3维点集Coherent Point Drift配准的matlab代码

资 源 简 介

3维点集Coherent Point Drift配准的matlab代码

详 情 说 明

3维点云配准是计算机视觉和医学图像分析中的常见任务，Coherent Point Drift (CPD) 算法因其对噪声和离群点的鲁棒性而被广泛采用。该算法通过将点集配准建模为概率密度估计问题，利用高斯混合模型和期望最大化（EM）框架实现非刚性对齐。

在MATLAB中实现CPD配准通常分为以下步骤：首先预处理点云数据（如中心化或归一化），然后初始化变换参数（包括刚度系数和迭代次数）。核心迭代过程包含E步骤（计算对应关系概率）和M步骤（更新空间变换），最终通过薄板样条插值完成形变场估计。

对于实际应用，需注意调整带宽参数以控制高斯核的平滑程度，同时可通过多分辨率策略提升效率。算法输出除了对齐后的点云，通常还包含配准误差和形变场可视化数据。该实现可扩展至不同拓扑结构点集，但计算复杂度随点数增加而显著上升。