基于改进特征点对选取的三维点云配准

针对同一物体不同视角下获得的三维点云数据,提出一种基于改进特征点对选取的三维点云配准方法。在欧氏距离的基础上选取与目标点最近的三点均值为对应点,并应用邻域比值法来剔除错误点,结合K-d tree 提高搜索速度,实现最终点云配准。实验结果表明,该方法具有可行性,相比传统ICP 算法,其匹配精度和效率明显提升。