著名的ICP算法！matlab源程序，验证可用！

资 源 简 介

著名的ICP算法！matlab源程序，验证可用！

详 情 说 明

ICP（Iterative Closest Point）算法是计算机视觉和3D重建领域中广泛使用的点云配准技术。该算法通过迭代方式寻找两个点云之间的最优刚性变换，使得它们在最小二乘意义下最佳匹配。

算法核心流程分为三个关键步骤：首先为源点云中的每个点寻找目标点云中的最近邻对应点，这一步骤通常借助KD-tree等数据结构加速；接着计算当前对应点对之间的最优刚体变换（包括旋转和平移），这一步通常通过奇异值分解（SVD）实现；最后应用计算得到的变换更新源点云位置。这个过程不断迭代直到满足收敛条件。

在Matlab实现中，算法会处理一些工程细节：如对应点对的筛选（去除距离过大的异常点）、收敛条件的设定（变换量阈值或最大迭代次数）、初始对齐的敏感性等。有效的Matlab实现通常会包含这些鲁棒性处理，同时利用矩阵运算加速计算过程。

ICP算法的典型应用场景包括3D扫描数据对齐、SLAM系统中的局部地图融合、医学图像配准等。虽然存在对初始位置敏感、易受噪声影响等局限性，但由于其原理简单可靠的特性，仍是点云处理的基础算法之一。现代改进算法如稳健ICP、彩色ICP等都是在经典ICP框架上的扩展。