點雲icp演算法

❶ ICP演算法的三維點雲演算法

三維激光掃描技術的快速發展,使其在各個領域得到廣泛應用。由於物理上的一些限制,一次三維激光掃描不能獲取掃描物體的全部數據,因此要對掃描點雲進行拼接。首先,對最常用的ICP演算法進行一系列研究,ICP演算法的前提條件是具有一個良好的配准初值,文中在配准初值的選取上採用主成分分析法,為後續ICP演算法的工作提供一個良好前提條件,增加點集預處理,點對查找上增加各種限制,採用kd-tree加速查找,以此對演算法進行改進,並通過實例來驗證本演算法的有效性及合理性。

❷ 哪位大神有ICP（迭代最近點）演算法的C++代碼，可以對兩組三維點雲進行配準的，求一個能用的，感激不盡……

創建一個pcl::PointCloud實例Final對象，存儲配准變換後的源點雲，應用ICP演算法後，IterativeClosestPoint能夠保存結果點雲集，如果這兩個點雲匹配正確的話（也就是說僅僅對其中一個應用某種剛體變換，就可以得到兩個在同一坐標系下相同的點雲）

❸ ICP演算法的迭代就近點演算法

在20世紀80年代中期，很多學者開始對點集數據的配准進行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元數法提出點集對點集配准方法。這種點集與點集坐標系匹配演算法通過實踐證明是一個解決復雜配准問題的關鍵方法。1992年，計算機視覺研究者Besl和Mckay[3]介紹了一種高層次的基於自由形態曲面的配准方法，也稱為迭代就近點法ICP（Iterative Closest Point）。以點集對點集（PSTPS）配准方法為基礎，他們闡述了一種曲面擬合演算法，該演算法是基於四元數的點集到點集配准方法。從測量點集中確定其對應的就近點點集後，運用Faugera和Hebert提出的方法計算新的就近點點集。用該方法進行迭代計算，直到殘差平方和所構成的目標函數值不變，結束迭代過程。ICP配准法主要用於解決基於自由形態曲面的配准問題。
迭代就近點法ICP就近點法經過十幾年的發展，不斷地得到了完善和補充。Chen和Medioni[4]及Bergevin等人[5]提出了point-to-plane搜索就近點的精確配准方法。Rusinkiewicz和Levoy提出了point-to-p rojection搜索就近點的快速配准方法。Soon-Yong和Murali提出了Contractive-projection-point搜索就近點的配准方法。此外，Andrew和Sing[6]提取了基於彩色三維掃描數據點紋理信息的數據配准方法，主要在ICP演算法中考慮三維掃描點的紋理色彩信息進行搜索就近點。Natasha等人[7]分析了ICP演算法中的點雲數據配准質量問題。
基本原理
三維空間R3存在兩組含有n個坐標點的點集，分別為： PL和PR。三維空間點集PL中各點經過三維空間變換後與點集PR中點一一對應，其單點變換關系式為：
(0-1)
上式中，R為三維旋轉矩陣，t為平移向量。
在ICP配准方法中，空間變換參數向量X可表示為[9] 。參數向量中四元數參數滿足約束條件為：
(0-2)
根據迭代的初值X0，由式(0-1)計算新點集Pi為：
(0-3)
式中，P表示原始未修改過的點集，Pi的下標i表示迭代次數，參數向量X的初始值X0為 。
根據以上數據處理方法，ICP配准演算法可以概括為以下七個步驟：
1） 根據點集Plk中的點坐標，在曲面S上搜索相應就近點點集Prk；
2） 計算兩個點集的重心位置坐標，並進行點集中心化生成新的點集；
3） 由新的點集計算正定矩陣N，並計算N的最大特徵值及其最大特徵向量；
4） 由於最大特徵向量等價於殘差平方和最小時的旋轉四元數，將四元數轉換為旋轉矩陣R；
5） 在旋轉矩陣R被確定後，由平移向量t僅僅是兩個點集的重心差異，可以通過兩個坐標系中的重心點和旋轉矩陣確定；
6） 根據式(0-3)，由點集Plk計算旋轉後的點集P』lk。通過Plk與P』lk計算距離平方和值為fk+1。以連續兩次距離平方和之差絕對值 作為迭代判斷數值；
7） 當 時，ICP配准演算法就停止迭代，否則重復1至6步，直到滿足條件 後停止迭代。

❹ 如何對一片散亂點雲進行坐標變換

合並到一個統一的坐標系下,這就是點雲數據的配准,該相關技術在逆向工程、曲面質量檢測和虛擬現實等領域均有著廣泛的應用1
目前,解決不同點雲數據集配准問題的直接方法有在被測物體上貼固定球和使用高精度的旋轉工作台[1]1固定球會使部分物體不可見,一般應貼在相對較平坦的區域1流動式光學掃描儀Atos是在物體上或固定物體的工具上貼特製的圓形標簽,其作用相當於固定球1根據前後2個視角觀察的3個或3個以上不共線的公共標簽來對數據進行配准,利
用旋轉工作台可直接對測量數據進行配准,但是物體底部和下部的數據點是無法採集的1
在三維點雲數據的自動配准中,運用最為廣泛的是由Besl等提出的最近點迭代(iterativeclosestpoint,ICP)演算法[2]1但是ICP演算法要求2個匹配點
集中的一個點集是另外一個點集的子集,即2個點集之間存在著包含關系,當這個條件不滿足時,將影響ICP的收斂結果,產生錯誤的匹配1顯然,對於2個點雲數據之間的部分配准問題,這種包含關系是不存在的1另外,ICP演算法對2個點雲相對初始位置要求較高,點雲之間的的初始位置不能相差太大;否則,ICP的收斂方向是不確定的,因而配准結果也是不可靠的1
Chen[3]等運用2個曲面在法矢方向的距離來
代替某一點到其最近點的距離,並將其作為匹配的目標評價函數1這一設想最初是由Potmesil[4]於1983年提出的,在文獻[3]的工作中它被推廣為最
優加權的最小二乘方法1但文獻[3]的方法需要求解非線性最小二乘問題,速度較慢1Masuda等[5]對點集進行隨機采樣,用最小中值平方誤差作為度量准則,該方法在每一次迭代後都需要進行重新采樣1Johnson等
[6]
使用特徵提取策略去除沒有啟發信息
的平面點來提高配准速度,在點雲數據法矢變化連續、突變比較少的情況下,其速度沒有明顯的提高1文獻[728]通過引入參考點的方法來實現三維點雲數據的配准,這些參考點其實也是一種標簽點,需要在測量前貼在被測物體上1
本文提出了一種更為通用的空間散亂點雲的配准演算法,該演算法不需要在被測物體上附加任何參考點或標簽點,僅利用點雲數據自身所具有的幾何信息,對待配准散亂點雲的相對位置沒有要求,可以處在空間任意位置上;而且本文演算法能夠實現散亂點雲的部分配准和整體配准1
1 演算法概述
散亂點雲的整體配準是一個點雲數據與另一個
點雲數據進行整體的數據融合,而部分配準是將一個點雲數據的子集與另一個點雲或其子集進行數據融合1本文演算法的基本思想是首先估算出散亂點雲數據中每一個測點的法矢和曲率,並根據一個點集中每個測點的曲率來尋找其在另一個點集中的曲率相近點,所有的曲率相近點構成一系列點對1計算將每個點對的法矢方向映射為一致的三維空間變換,每個點對間所有可能的三維變換構建一個哈希列表,找出列表中使得最多數量的點對法矢一致的變換,該變換能夠將2個點雲數據進行粗略配准1將粗略配准後2個點雲的位置作為新的初始位置,用統計出的曲率相近點對作為初始的配准點對集合,運用ICP演算法對散亂點雲的初始配准結果做進一步地優化,從而實現散亂點雲的精確配准1
2 演算法原理及步驟
211 散亂點雲數據微分幾何特性估算
光學掃描設備採集到的點雲數據密度很高,存在大量的冗餘數據,嚴重影響後續演算法的效率,因此在對散亂點雲的微分幾何特性估算前,應先按照一定要求減少測量點的數量1
對簡化後的點雲數據進行空間劃分,並在點集中尋找每個測點的k2近鄰1設測點pi的k2近鄰且包括該點記為Nbhd(pi),為計算該點的法矢和曲率,借鑒文獻[9]的方法,採用參數二次曲面來逼近散亂數據點,設二次曲面的參數方程。

❺ ICP雜質公式

ICP雜質公式理解如下
ICP演算法是點集對點集的配准方法。此論文中有比較兩三種配准演算法（逐步閱讀論文會加入對於GICP、NICP等的學習），這些演算法的誤差度量和數據關聯方式是不同的，通過不同的誤差度量方法和數據關聯方法可以擁有不同的ICP演算法，這也可以給我提供一種思路，可以通過改進誤差度量和數據關聯來改進優化演算法。
ICP演算法的誤差度量是三維點到點之間的歐式距離（在歐幾里得空間，是兩點之間或多點之間距離的表示。對比馬氏距離在文章結尾）。數據對應關系方法很多，比如可以通過相機跟蹤（點對點利用圖像來確定對應關系）。
注冊兩個點雲的問題在於找到旋轉矩陣和平移矩陣，使得目標函數（核心最小二乘法）最小化，使得兩個點雲之間的重疊最大化。

❻ 用matlab實現icp演算法，網上找到了一個源碼，輸入量是model和date文件，不知怎樣將現有的asc文件csm載入

你好，我最近也在做，能把你的代碼發給我嗎？感謝，[email protected]

❼ 如何系統的學習編寫ICP演算法

什麼是ICP證 ICP證全稱「《增值電信業務經營許可證》－互聯網信息服務」是指通過互聯網，向上網用戶有償提供信息或者網頁製作等服務活動。經營性ICP，經營的內容主要是網上廣告、代製作網頁、有償提供特定信息內容、電子商務及其它網上應用服務。 國家對經營性ICP實行許可證制度。各公司必須辦理ICP許可證。 ICP證是網站經營的許可證，根據國家《互聯網管理辦法》規定，經營性網站必須辦理ICP證，否則就屬於非法經營。 什麼是ICP經營許可證 全稱是《中華人民共和國電信與信息服務業務經營許可證》，是通過互聯網向上網用戶提供有償信息、網上廣告、代製作網頁、電子商務及其它網上應用服務的公司必須辦理的網路經營許可證。國家對經營性網站實行ICP許可證制度。 為什麼要辦理ICP經營許可證 ICP證是網站經營的許可證，根據國家<<互聯網管理辦法規定>>，經營性網站必須辦理ICP證，否則就屬於非法經營。 法規節選：未取得經營許可或未履行備案手續，擅自從事互聯網信息服務的，由相關主管部門依法責令限期改正，給予罰款、責令關閉網站等行政處罰；構成犯罪的，依法追究刑事責任。 如何辦理ICP經營許可證？ 從事互聯網信息服務，需要到當地通信管理部門申請ICP經營許可證或備案。通信管理部門是指各省通信管理局、市通信管理局、市通信行業管理辦公室。可以先通過撥打相關部門的電話，進行咨詢；或者通過網路查詢相關部門的網站信息，獲取辦理流程及所需資料。

❽ 點雲數據處理的5個步驟

摘要 1. 點雲濾波（數據預處理）

❾ ICP演算法的介紹

三維空間R3存在兩組含有n個坐標點的點集，分別為： PL和PR。三維空間點集PL中各點經過三維空間變換後與點集PR中點一一對應，其單點變換關系式為：(0-1)上式中，R為三維旋轉矩陣，t為平移向量。在ICP配准方法中，空間變換參數向量X可表示為[9] 。參數向量中四元數參數滿足約束條件為：(0-2)根據迭代的初值X0，由式(0-1)計算新點集Pi為：(0-3)式中，P表示原始未修改過的點集，Pi的下標i表示迭代次數，參數向量X的初始值X0為 。根據以上數據處理方法，ICP配准演算法可以概括為以下七個步驟：1） 根據點集Plk中的點坐標，在曲面S上搜索相應就近點點集Prk；2） 計算兩個點集的重心位置坐標，並進行點集中心化生成新的點集；3） 由新的點集計算正定矩陣N，並計算N的最大特徵值及其最大特徵向量；4） 由於最大特徵向量等價於殘差平方和最小時的旋轉四元數，將四元數轉換為旋轉矩陣R；5） 在旋轉矩陣R被確定後，由平移向量t僅僅是兩個點集的重心差異，可以通過兩個坐標系中的重心點和旋轉矩陣確定；6） 根據式(0-3)，由點集Plk計算旋轉後的點集P』lk。通過Plk與P』lk計算距離平方和值為fk+1。以連續兩次距離平方和之差絕對值 作為迭代判斷數值；7） 當 時，ICP配准演算法就停止迭代，否則重復1至6步，直到滿足條件 後停止迭代