配准算法

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

此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码，可用于图像配准，提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数，支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kine

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、

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()

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。

非刚性图像配准的 B 样条算法源码，Matlab 和 C 都能用，蛮适合做图像和医学图像的。增强版的 Rueckert 算法，带薄板金属弯曲能量那种平滑惩罚，挺适合做形变不规律的图像配准，像 MRI 乳腺扫描啥的，效果还不错。支持二维彩色图像、灰度图像、三维体还有点数据，灵活性蛮高。配合归一化互信息，还能搞不同模态间的匹配，比如 T1 和 T2 序列对齐，场景多样，实战价值挺高。代码结构清晰，核心函数用 Matlab 写的，C 那块做加速也挺稳。调参比较方便，运行效率也还可以。你要是搞医学图像，尤其需要高精度对齐的场景，用它来做初步配准或局部优化都合适。另外，推荐你看看几个相关的资源：MATL

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。