本文介绍了点云处理中的一种关键任务——配准，特别是基于ISS关键点的FGR（Fast Global Registration）方法。通过提取ISS关键点，结合FGR算法，能实现点云的高效粗配准。使用MATLAB实现该方法，包括去噪、降采样、特征匹配、变换矩阵估计和可视化等步骤，为后续精确点云处理奠定基础。实际应用时，需考虑参数调整、数据质量等因素。
配准（registration）是点云处理中的重要任务之一，其目标是将多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。在配准过程中，点云的粗配准（coarse registration）是一个关键步骤，它可以通过提取关键点来实现快速且准确的全局配准。本文将介绍一种基于ISS（Intrinsic Shape Signatures）关键点的FGR（Fast Global Registration）方法，该方法能够高效地进行点云的粗配准。
ISS是一种用于描述点云局部几何特征的算法，它通过计算点云表面上的曲率信息来提取关键点。ISS关键点具有旋转不变性和尺度不变性，适用于不同形状和尺度的点云数据。FGR是一种基于特征的全局配准方法，它通过匹配两组点云的关键点来估计刚性变换矩阵，从而实现点云的对齐。
下面是使用MATLAB实现基于ISS关键点的FGR快速全局配准的示例代码：
% 加载点云数据
sourcePointCloud = pcread('source.pcd'<
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