Star_Mei的专栏

ICP算法最初由Besl和Mckey提出，是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P = {Pi, i = 0,1, 2,…,k}及U = {Ui,i=0,1,2,…,n}。其中，U与P元素间不必存在一一对应关系，元素数目亦不必相同，设k ≥ n。配准过程就是求取 2 个坐标系间的旋转和平移变换矩阵，使得来自U与P的同源点间距离最小。其过程如下： (

目录(?)[+] 研究生课程系列文章参见索引《在信科的那些课》 基本原理 假定已给两个数据集P、Q， ，给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配。这里的问题是，f为一未知函数，而且两点集中的点数不一定相同。解决这个问题使用的最多的方法是迭代最近点法（Iterative Closest Points Algorithm）。 基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配，并设这些

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010177286/article/details/39957277 转载而来 ，自己学的医学图像 ，所以算法原理尚可借鉴，这篇原理讲的很不错 网上搜了很多 始终不明白 似乎这次能知道个来龙去脉了。非常感谢该版主~~~ ICP算法最初由Besl和Mckey提出，是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下

转自：http://www.cnblogs.com/yin52133/archive/2012/07/21/2602562.html 机器视觉之 ICP算法和RANSAC算法 临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ，可能有理解错误的地方，希望发现了告诉我一下 主要是了解思想，就不写具体的计算公式之类的了 （一） ICP算法（Iterative Closest