图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的…

标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选…

参考博客:http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精度要求. ICP 算法的目的是要找到待配准…

原文网址:https://www.cnblogs.com/sddai/p/6129437.html.转载主要方便随时可以查看,如有版权要求请及时联系. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精…

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,并设这些匹配点为假想的对应点,然后根据这种对应关系求解运动参数.再利用这些运动参数对数据进行变换.并利用同一几何特征,确定新的对应关系,重复上述…

ICP 算法是一种点云到点云的配准方法. 在SLAM中通过空间点云的配准(可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据),可以估计相机运动(机器人运动,旋转矩阵R与平移向量t),累积配准,并不断回环检测,可以保证机器人定位的精度. 想象三维空间中两组点云PL(参考点) 以及 PR(目标点): 1. 在PL和PR中寻找最近点(对于稀疏点云的微小运动,寻找欧拉空间最近点:对于密集点云或者较大运动,可能需要寻找描述子之间距离的最近点)注意理解:这里最近点的意思是在各自点云坐标系中的坐标距离最近,而不是同一…

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种…

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010…

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面…

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu…