% 採用平面相似轉換進行點雲座標和影像座標之間的轉換，進行影像的配準
% 採用的變換模型為平面相似轉換
% 引數：
% 2個平移引數，1個旋轉引數，乙個尺度引數
% 2015-6-6 1929假設
% 1.0版本要實現的功能
% 誤差迭代曲線（單位要換算好），引數值的實際數值變化，單位要換算到公尺，度 ok 15-6-22 1031
% 粗差剔除（ransc,等其它方法） ok 15-6-22 2057
% 計算結果的資料直接寫入原來的xls檔案中 ok
% matlab繪製資料分布圖,並給出直接重合後的粗差 ok 15-6-22 1213
% 2.0版本要實現的功能（修正版本，2015-6-23 0852）
% 進一步降低誤差的分析與方法，誤差產生的原因，做到高精度配準 ok 15-6-24 1023 v2.0
% 配準後的資料，生成las資料，便於比較 ok 15-6-24 2359 v2.1
% 點雲的三維matlab顯示，點雲的投影，點雲座標的選擇；
% 大幅影像的顯示，鷹眼功能的實現，影像座標的顯示與採集
% 座標選擇gui(選擇好的座標能回顧，手動修改（直接編輯，實時顯示，方向鍵微調），增刪)
% 選擇的座標儲存到xls檔案中，生成必要的文字標題
% 3.0版本要實現的功能（初步假設2，15-6-23）
% 特徵提取，盡量將每棟建築物的幾個角點都提取出來
% 以每棟建築物進行特徵圓組合（以中心點位圓心，以周圍一定半徑的點為輔助特徵，融合
% 周圍的點特徵，線特徵，植被覆蓋特徵得到圓組合的特徵描述子）
% 建立魯棒的特徵匹配方法，得到特徵點對
% 點位進行精確識別
% 整合之間的畸變模型，進行最小二乘平差解算
% old 版本 （初步假設1）
% **的特徵選擇，特徵組合，特徵匹配
% 4.0版本要實現的功能（初步假設，15-6-24）
% 對比實驗
% 出寫**時需要的圖形等資料
%備註
% 該**的最終版本是v5.0，也就是完成了版本四所要求的所有功能。並對程式的效能進行了一定
% 的優化。ps 15-7-9 15 44
2015-7-22 2317 版本記錄
點雲配準相關
導師給了方向，所以最近在看點雲配準相關 點雲配準是計算機視覺的乙個分支方向 點雲是在同一空間參考係下表達目標空間分布和目標表面特性的海量點集合，在獲取物體表面每個取樣點的空間座標後，得到的是點的集合，稱之為 點雲 point cloud 那什麼是三維影象呢？三維圖像是一種特殊的影象資訊表達形式。相比...
點雲的粗配準和精配準
1.前言 點雲配準是點雲處理的重要技術之一，可以用來估計物體位姿，拼接多個視角下的點雲.分別用基於取樣一致性的粗配準，以及粗配準與icp精配準結合的方法進行配準實驗。粗配準流程圖如下，主要為精配準提供乙個比較好的初始位置。精配準採用icp配準，pcl庫實現思路 2.思考 以上可以看出無論是粗配準還是...
點雲（剛性）配準 icp
二 解讀 提到配準演算法，icp認第二，沒哪種演算法敢認第一，可見，icp這道坎是繞不過去的，在本文中，會重點介紹icp的原理與實現方案，同時，也會結合pcl中的 進行詳細介紹。從本質上講，icp類演算法的基本原理是 對於兩組點雲p和q，計算旋轉矩陣r與旋轉矩陣t，使目標函式e最小 e 1 2 fr...