本文介绍了点云配准的重要性和ICP算法的基本原理，重点讲解了基于Intrinsic Shape Signatures (ISS)关键点的点云配准方法，并提供了MATLAB实现代码。通过提取关键点减少数据维度，结合ICP迭代优化实现精确配准，为点云分析提供基础。
点云配准是计算机视觉领域中重要的任务之一，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。本文将介绍一种基于ISS（Intrinsic Shape Signatures）关键点的ICP（Iterative Closest Point）点云配准算法，并提供相应的MATLAB源代码。
- 引言
点云配准是将不同视角或时间采集的点云数据对齐到同一个坐标系中的过程。ICP是一种经典的点云配准算法，它通过迭代的方式优化点云之间的对应关系，使得它们最小化配准误差。ISS是一种用于提取点云关键点的方法，它可以有效地减少点云数据的维度，提取出具有代表性的关键点。
- 点云关键点提取
在进行点云配准之前，首先需要提取出点云的关键点。ISS关键点是一种基于点云曲率和法线方向的关键点提取算法。以下是MATLAB代码示例，用于提取ISS关键点：
% 读取点云数据
pointCloud = pcread('point_cloud.pcd&
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