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基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准 评分:

一篇采用机器学习的点云配准的论文,通俗地说就是通过将点云用一个个球体分成很多个小快,对每一块投影成深度图,然后采用深度神经网络对深度图进行特征压缩,最后压缩成一个5×2的矩阵做为一个特征,也就是文中所说的描述子(descriptor)。通过这些描述子的位置关系可以进行粗配准,最后文章也还是采用了ICP进行精配准。
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三维计算机视觉(八)--点云配准
你不知道的SVD 算法------点云配准+绝对定向+坐标转换
三维点云配准
深度图像自动配准点云的方法研究

点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一, 此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的 点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测 量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。

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使用深度学习进行点云匹配(三)
基于深度学习的医学图像配准综述
从深度学习的角度考虑sift关键点匹配
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关于图像配准和深度学习结合的一篇文章,很有参考价值

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变换自动编码器(Transforming Auto-Encoders)翻译
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三维点云配准和融合

基于MATLAB的三维点云的配准和融合

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基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法,matlab实现

读研期间做的文献复原,关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍,用bunny数据做的测试,每一步都有画图,结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。

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基于PCA的点云位姿估计与粗拼接,matlab实现

使用主元分析法PCA对两片点云数据作粗略的拼接配准,可以作为ICP算法的预处理步骤。尝试规定了PCA主元向量的朝向。附带ply文件格式的bunny多视角数据。

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三维激光扫描点云配准

很好的学习点云配准的资料,这里是经典ICP算法的代码

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基于MATLAB的点云配准程序

几种经典ICP算法的MATLAB工具包,包括最原始的Besel方法,chen改进的ICP算法

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经典的ICP点云拼接配准算法,matlab实现,带例程,附带RMS误差分析

自己实现的经典ICP算法,采用PCA作了粗拼接,然后使用K-d树算法加速选取对应点,使用bunny数据进行了拼接实验,并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤,因此精度较低。

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点云配准SIFT算法

点云配准算法,运用SIFT算法实现对点云数据的配准。

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