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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(qū)

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(xiàn)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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