点集配准

我花费了很长时间才找到了一个有效的图像配准程序，现在分享给大家！希望大家都能够好好利用。总共提供了5个程序，其中大部分基于特征。

matlab开发-自动图像配准。为无法使用IP工具箱的用户提供相互信息。

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

简洁明了的点云配准代码，挺适合新手练手的。ICP 的点云配准思路就是每次找最近点，慢慢对齐，直到误差够小为止。源码是用 Matlab 写的，结构清爽，变量命名也还行，不至于看得一头雾水。 代码运行也蛮顺畅的，配套数据一导入就能跑，不用手动改一堆路径。适合那种你突然想搞点云对齐实验，但又不想啃论文的场景。想换数据？只要格式对，改两行就能跑。 如果你对 ICP 感兴趣，想了解下对比算法，我也顺手找了些相关的资源，像是Super-4PCS、SIFT点云配准，还有带图形界面的ImageRegistrationApp，都挺有意思的，可以根据自己方向试试。 哦对，RANSAC那套也值得一看，结合特征点用还

该函数接收两幅大小相等的图像，并根据它们的块子集将它们合并成一幅图像。注意：这是一个初始版本，未进行错误处理。如需支持，请联系muzammil360@gmail.com。

SIFT特征点配准算法的Matlab实现，可直接执行，详细方法请参见运行演示；SIFT是经典算法，原理可在维基百科查阅。

这份Matlab程序代码专为图像配准而设计，非常适合作为学术作业或论文报告的参考资料！

SIFT特征匹配算法是当前全球特征点匹配研究的焦点之一，其具有强大的匹配能力，可处理图像间的平移、旋转、仿射变换等问题，甚至对各种角度拍摄的图像也能实现稳定的特征匹配。

点云配准里的 Super-4PCS，还挺实用的一个东西，尤其是在大规模数据的时候，速度和精度都有提升。它是老牌 4PCS 算法的升级版，改进了点对筛选和匹配逻辑。简单说，原来需要慢慢找的共线四点对，现在能更快更准地锁定。用 C++写的，结构清晰，构建也不复杂，用 CMake 搞定就行。如果你做无人机建图、自动驾驶那类项目，像激光雷达、结构光这种采集来的点云，用它配准效果还不错，效率也上来了。资源包是Super4PCS-master，解压后能看到源码、头文件、示例代码和CMakeLists.txt。调试的时候按 CMake 流程一步步来，导入两组点云文件，跑一下就能看到结果。比起传统的 ICP、

尺度不变特征变换（SIFT）算法成功解决了这一问题，SIFT特征不仅具有旋转和尺度不变性，还对噪声、视角变化和光照变化等具有优良的稳健性。