通过引入特征点和改进最近点迭代法, 提出了一种 在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法 通过对特征点的提取, 首先得到一组匹配点对, 然后运用 SVD 矩阵分解算法求出转换参数R 和T, 进而以此作为最 近点迭代法的初始值, 并对最近点的求法和迭代截止条件作 了改进, 得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本 原理, 并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用 实例证明了该方法的有效性。-A 3-D meas uring dat a r egis

点云的配准实验s-icp算法 实现两个点云数据的对准-A scale stretch method based on ICP for 3D data registration

一段自己用的ICP的算法的代码，用来做三维图像匹配的。-Algorithm code section of ICP' s own use, to make a three-dimensional image matching.

基于ICP的 3D 点云拼接,main.m是主程序-Based on ICP' s 3D point clouds registration, main.m is the main program