MATLAB实现的多元化迭代最近点(ICP)算法研究系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了标准ICP、四元数法及最小二乘优化等多种点云配准算法，集成点云预处理（去噪/降采样/归一化）与配准精度评估（均方误差、误差分布分析）功能，适用于三维重建与点云数据处理研究。

详 情 说 明

基于多方法的迭代最近点算法实现与比较分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的迭代最近点（ICP）算法比较分析系统，集成了多种经典ICP变体算法。系统提供从点云预处理、多算法配准、精度评估到可视化对比的全流程解决方案，可用于点云配准算法的研究、教学和工程应用。

功能特性

• 多算法实现：标准ICP、四元数法、最小二乘优化法等核心算法
• 预处理模块：点云去噪、降采样、归一化等数据预处理功能
• 精度评估：均方误差、配准误差分布等多维度评估指标
• 可视化展示：配准过程动画、结果对比、收敛曲线可视化
• 性能分析：收敛速度、精度、稳定性等多角度性能比较报告

使用方法

1. 准备输入数据：源点云（N×3矩阵）、目标点云（M×3矩阵）
2. 配置算法参数：最大迭代次数、收敛阈值、采样率等
3. （可选）设置初始变换矩阵（4×4齐次变换矩阵）
4. 运行系统进行配准计算
5. 查看输出结果：变换矩阵、配准后点云、收敛曲线、精度报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了所有核心功能模块。该文件实现了点云数据的加载与预处理、多种ICP算法的并行执行控制、配准结果的精度评估计算、收敛过程的动态可视化展示以及不同算法性能的对比分析报告生成。通过统一的参数配置界面，用户可以便捷地选择不同算法并进行批量测试，系统会自动记录各方法的执行效率和配准精度，最终生成综合性的比较分析结果。