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        抽樣一致初始配準 文章 進入抽樣一致初始配準技術社區

        一種基于Kinect的點云配準算法

        • 三維點云配準是三維重建和增強現實中的關鍵技術,也是計算機視覺領域的重要研究方向。最近點迭代法(ICP Iterative Closest Point)是當前應用最廣泛的三維點云配準算法之一。本文將分支與定界算法(Branch-and-Bound, BnB)引入三維點云配準,在解空間中,采用BnB算法做全局搜索,從根本上解決局部搜索的缺陷,與此同時,我們在定界中融合了抽樣一致初始配準算法(SAC-IA),從而加快了算法的運算速度。實驗表明,本算法在配準中取得了很好的效果。
        • 關鍵字: 三維點云配準  最鄰近迭代法  分支定界法  抽樣一致初始配準  201605  
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        抽樣一致初始配準介紹

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