三维图像配准算法（ICP）

资 源 简 介

三维图像配准算法（ICP）

详 情 说 明

三维图像配准是计算机视觉和图形学中的核心问题，ICP（Iterative Closest Point）算法是其中最经典的解决方案之一。该算法通过迭代方式逐步优化两个点云之间的空间变换关系，最终实现精确配准。

ICP算法的核心思想包含以下几个关键步骤：首先对源点云中的每个点，在目标点云中寻找最近邻对应点，建立点对关系。然后基于这些对应点对，计算使得它们距离最小的最优刚体变换（包括旋转和平移）。最后应用该变换更新源点云位置，重复这个过程直到满足收敛条件。

在MATLAB实现中，icp.m文件通常封装了完整的算法流程。该实现会处理输入点云的预处理、对应点搜索、变换矩阵计算等关键环节。值得注意的是，实际应用中还需要考虑噪声、离群点和部分重叠等现实问题，因此成熟的ICP实现往往会包含各种优化策略。

三维坐标转换是ICP的核心输出，它给出了将源点云对齐到目标点云所需的旋转矩阵和平移向量。这种空间变换关系在机器人定位、医学图像配准、逆向工程等领域具有广泛应用价值。