基于ISS关键点和FPFH特征的点云粗配准算法

基于ISS关键点和FPFH特征的点云粗配准算法

点云处理是计算机视觉中的重要研究领域，它在三维重构、目标检测和场景理解等任务中扮演着关键角色。点云配准是点云处理中的一个重要问题，其主要目标是将多个点云在同一坐标系下对齐。本文介绍了一种基于ISS关键点和FPFH特征的点云粗配准算法，并给出了相应的源代码。

一、引言

点云配准技术在许多实际应用中都具有广泛的应用。然而，由于噪声、遮挡和形变等因素的存在，点云配准仍然是一个具有挑战性的问题。精确的点云配准需要考虑到点云之间的空间变换和形状特征，以及计算效率的问题。

二、ISS关键点提取

ISS关键点是一种常用的点云特征提取方法，它可以快速而有效地提取点云中的关键点。ISS关键点提取算法基于曲率变化的局部性质，可以区分出点云中不同类型的结构。在本文中，我们使用PCL（Point Cloud Library）库中的ISS关键点提取算法进行实现。

% 点云数据加载
cloud = pcread('input_cloud.pcd');

% ISS关键点提取
iss_keypoints =