- 三维点云配准是三维重建和增强现实中的关键技术，也是计算机视觉领域的重要研究方向。最近点迭代法(ICP Iterative Closest Point)是当前应用最广泛的三维点云配准算法之一。本文将分支与定界算法(Branch-and-Bound, BnB)引入三维点云配准，在解空间中，采用BnB算法做全局搜索，从根本上解决局部搜索的缺陷，与此同时，我们在定界中融合了抽样一致初始配准算法(SAC-IA)，从而加快了算法的运算速度。实验表明，本算法在配准中取得了很好的效果。
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三维点云配准 最邻近迭代法 分支定界法 抽样一致初始配准 201605
抽样一致初始配准介绍
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