MATLAB实现的迭代最近点（ICP）三维图像配准系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了经典ICP算法，通过icp.m文件对两组三维点云进行精确配准。系统自动计算最优刚体变换（旋转平移矩阵），有效降低源点云与目标点云之间的对应误差，适用于三维重建和点云数据处理。

详 情 说 明

基于迭代最近点（ICP）算法的三维图像配准系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的三维点云配准系统，核心算法为经典的迭代最近点（ICP）方法。该系统能够高效、精确地计算两组三维点云之间的最优刚体变换（旋转与平移），使得源点云与目标点云对齐。项目适用于三维重建、逆向工程、医学图像分析以及机器人视觉定位等多个领域。

功能特性

• 精确配准：采用ICP算法，通过迭代优化寻找最优变换，实现高精度的点云对齐。
• 高效搜索：利用K-D树数据结构加速最近点搜索过程，提升算法运行效率。
• 稳健求解：基于奇异值分解（SVD）计算刚体变换矩阵，确保解的数值稳定性。
• 收敛可控：提供最大迭代次数和容差阈值参数，用户可灵活控制配准精度与计算时间。
• 结果完整：输出包含变换矩阵、配准后的点云、迭代误差记录及收敛状态的全套结果。

使用方法

1. 准备数据：确保源点云和目标点云数据为N×3和M×3的矩阵格式，每行代表一个三维点的(X, Y, Z)坐标。
2. 设置参数：根据需求设定最大迭代次数（maxIterations）和容差阈值（tolerance）。
3. 执行配准：调用主配准函数，传入源点云、目标点云及参数。
4. 获取结果：函数返回4×4齐次变换矩阵、配准后的源点云、各次迭代的均方误差以及算法收敛状态标志。

示例代码框架： % 加载或生成点云数据 (sourcePoints, targetPoints) % 设置算法参数 (maxIterations, tolerance) % 调用ICP算法 [transformationMatrix, registeredPoints, rmseHistory, isConverged] = icp(sourcePoints, targetPoints, maxIterations, tolerance); % 可视化结果或进行后续分析

系统要求

• 平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具包：需要安装 MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox（用于K-D树功能）。

文件说明

主程序文件封装了完整的ICP配准流程，其核心功能包括：初始化配准参数并验证输入数据有效性；在每次迭代中为核心点云寻找目标点云中的最近邻点对；基于获得的点对 correspondence 利用SVD分解稳健地估算旋转与平移变换；应用变换更新点云位置并计算当前配准误差；根据误差变化或迭代次数判断是否满足收敛条件以终止算法；最终整合并输出变换矩阵、配准后的点云、误差历史及收敛状态等所有结果。