MATLAB实现的ICP-TPS图像与点云配准系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，结合迭代最近点(ICP)算法与薄板样条(TPS)变形模型，实现高效的图像和点云非刚性配准。系统支持自动特征匹配和弹性形变校正，适用于医学影像、三维重建等领域的精确对齐需求。

详 情 说 明

基于迭代最近点和薄板样条算法的图像或点云配准系统

项目介绍

本项目实现了一个结合迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）与薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）变形模型的配准算法。该算法能够高效、精确地对二维/三维点云或图像特征数据进行刚性及非刚性配准，特别适用于处理存在复杂局部变形的大规模数据配准任务。通过多尺度配准策略，系统能够显著提升复杂形状物体的配准精度，并提供完整的误差评估与可视化功能。

功能特性

• 刚性变换配准：实现标准ICP算法，寻找两组数据间的旋转与平移关系
• 非刚性变形建模：应用TPS模型捕捉数据间的局部形变，增强复杂形状配准能力
• 多尺度配准策略：采用由粗到精的多尺度处理框架，提高对大变形数据的适应性
• 全面评估体系：提供配准误差量化分析（RMSE）、收敛状态统计及多种可视化展示
• 灵活参数配置：支持自定义初始变换、控制点数量、正则化参数等超参数设置

使用方法

输入数据格式

• 源数据：N×3（三维）或N×2（二维）点云矩阵，或已提取特征点的图像数据
• 目标数据：与源数据同维度的点云或特征矩阵
• 可选初始参数：初始旋转矩阵（3×3）、平移向量（3×1）或仿射变换矩阵
• TPS配置：控制点数量、正则化参数λ、样条阶数等超参数

运行流程

1. 准备源数据和目标数据文件
2. 设置算法参数（可选择使用默认参数）
3. 执行主程序启动配准过程
4. 查看输出的变换参数、配准结果和误差报告
5. 分析可视化结果（配准对比图、误差曲线、变形场图示）

输出结果

• 复合变换参数（刚性变换 + TPS变形场）
• 配准后的源数据坐标
• 配准误差曲线（迭代过程中RMSE变化）
• 多维度可视化对比图
• 收敛统计报告（迭代次数、最终误差、收敛状态）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括数据读取与预处理、配准参数初始化、多尺度ICP-TPS联合优化执行、配准结果计算与误差评估、以及可视化输出生成等功能。该文件整合了刚性配准与非刚性形变校正的完整算法链，通过协调各算法模块的协同工作，确保配准过程的高效性和准确性，同时提供详细的进程监控和结果分析能力。