本文介绍了点云配准的重要性和ICP算法的原理，包括通过最小化平方距离优化点云刚体变换以提高重合度。提供了Matlab实现ICP算法的源代码，详细讲解了算法的核心步骤，包括对应点对匹配、刚体变换参数估计等。同时指出，基本ICP算法可能在处理大规模点云或离群点时效果有限，实际应用中需要进行改进和优化。
点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的一个重要问题，其目标是将多个局部点云或多个视角的点云对齐，以便获得一个更完整、更准确的三维模型。其中一种常用的点云配准算法是迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法。本文将详细介绍ICP算法的原理，并给出Matlab实现的源代码。
ICP算法的基本原理是通过对应点对之间的最小化平方距离来优化点云的刚体变换，使得两个点云的重合度最大化。算法的核心思想是通过迭代的方式不断优化初始的刚体变换参数，直到达到收敛条件。
以下是使用Matlab实现ICP算法的示例代码：
function [R, t] = icp(source, target, max_iterations, tolerance
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