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三维点集配准问题是计算机技术中的一个极其重要的问题，作为解决三维点集配准问题的一个应用较为广泛的算法，ICP算法得到了研究者的关注，本文以一种全新的思路从配准元素的选择、配准策略的确定和误差函数的求解等3个方面对三维点集配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。(The three-dimensional point set registration problem is an extremely important issue in computer technology. As an
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针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based
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传统的点云配准方法，与最小二乘坐标转换相似，基于特征点的刚性变换配准方法(point cloud registration)
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非刚性强壮点匹配图像配准,用于医学图像配准 good(Strong non-rigid point matching image registration, for medical image registration is good)
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对三维点云进行处理，用ICP算法进行配准(Processing three-dimensional point cloud and registration with ICP algorithm)
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特征点提取，法向量估计，fpfh描叙特征点，SAC-IA粗配准。ICP精确配准(Feature point extraction, normal vector estimation, FPFH descr iption of feature points, sac-ia rough registration. Accurate registration of ICP)
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很好地实现了激光雷达点云的ICP配准，附带数据(ICP registration of LIDAR point cloud is well realized)
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部分公开点云数据集，txt格式，用于配准研究(Partial open point cloud data set, TXT format, for registration research)
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