基于SURF特征点的图像拼接算法，用MATLAB语言编写。亲测可用，速度比SIFT特征点的配准算法快很多！

讲述激光点云与影像进行配置的原理，理解整个配准的过程。

C++代码写的图像配准程序，可以直接运行的。

ICP算法的C++源代码。迭代最近点法（Iterative Closest Points Algorithm）。基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配，并设这些匹配点为假想的对应点，然后根据这种对应关系求解运动参数。再利用这些运动参数对数据进行变换。并利用同一几何特征，确定新的对应关系，重复上述过程。

SIFT测试程序，亲测可用，有注释非常好懂

该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件，对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观，值得下载。

图像配准 代码 matlab 需要的可以参考

详细介绍了图像配准的算法，综述了各个算法的优缺点！对初学者有很大帮助

传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。

完整点云代码，以及论文，适合学习啊，走过路过不要错过