基于独立成分分析的三维点云配准算法

点云配准是三维建模过程中的关键问题之一, 快速高精度的配准是点云配准研究的重点。提出了一种利用独立成分分析(ICA)的点云配准方法, 通过对两组点云数据作ICA, 得到其独立分量、混合矩阵, 以及解混合矩阵。由于ICA存在模糊问题, 两点云的独立分量可能存在顺序和符号上的差异, 在F范数最小的优化准则下可以得到两独立分量的最优变换矩阵。进一步, 根据点云数据与独立分量之间的关系, 实现点云的精确配准。实验结果表明, 该算法配准速度快, 具有较高的配准精度。