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基于改进ICP算法的曲面特征配准研究
1.引言
曲面特征配准是计算几何学、计算机视觉、模式识别等领域的研究热点。在建模、三维重建、医学图像处理、航空摄影测量等方面都有广泛的应用。然而，曲面特征配准存在着局部极小值和接近最优解的问题，特别是对于有噪点、部分缺失、形状不一致和逆向工程等复杂情形下，准确、高效的曲面特征配准方法一直是研究者们的热门话题。
2.国内外研究现状
ICP算法（IterativeClosestPointAlgorithm）是近年来被广泛采用的曲面特征配准方法之一。该算法利用两个对象之间的点云数据构成对应关系。ICP算法最初在机器人、图像分析、制造以及医学等领域得到了广泛应用。但由于ICP算法存在的计算量大、易陷入局部极小值、波动不稳定等缺点，以及ICP算法一定程度上依赖于初次估计，因此，研究者们提出了很多改进方法来使ICP算法更加稳定、准确和高效。
国内外研究者们提出的改进ICP算法主要包括以下几种：Fast-ICP、ICMA、Si-ICP、IFI-ICP、PPR-ICP、SCP-ICP、SPM-ICP、NICP、NPP-ICP、E-ICP、GICP、TRICP等。
3.改进ICP算法的主要方法
3.1Fast-ICP
Fast-ICP算法采用了细化的可见性树来降低计算复杂度，该算法确保每个数据点最多只会被处理一次，节省了计算时间。实验证明，这种方法可以加快计算速度，提高快速迭代收敛的精度，还可以解决一些复杂场景匹配问题。
3.2Si-ICP
Si-ICP算法通过改进误差函数，使得在旋转，平移和比例尺方面优于传统ICP算法，该算法易于实现，对于数据集中的不规则采样点具有较好的匹配精度。实验结果表明Si-ICP在多个数据集上实现了较高的精度和鲁棒性。
3.3NICP
NICP算法是一种自适应特征量ICP算法，将点云信息存储在自适应的格点中进行匹配，通过自适应性来处理噪点，确保匹配精度和正确性。在匹配基准中，每个点根据其密度和曲面法线确定自适应体素大小，通过降低噪点对匹配的干扰，提高了匹配精度。
3.4GICP
GICP算法是通过高斯分布进行匹配的ICP算法，结合高斯分布对特征点进行建模，以提高配准算法对局部噪声的鲁棒性、匹配准确性和稳定性。GICP算法在不同的数据集和（or）模型上进行了对比实验，得出GICP算法的鲁棒性和匹配精度更加优秀，能够更好的解决局部极小值的问题。
4.改进的ICP算法的研究思路
曲面特征配准是一个非常繁琐的工作。目前，通过改进ICP算法，许多研究者们已经提出了一系列高效、准确、鲁棒的方法。然而，ICP算法仍存在一些问题，如局部极小值、计算缓慢、噪声的鲁棒性差等。因此，我们应该进一步改进ICP算法。
对于局部极小值问题，可以采用多重初始匹配的方式来增加根据不同的起始位置求解；对于计算缓慢，可以加入GPU并行计算，快速建造将I/O时间最小化，确保算法的快速匹配和快速收敛，进一步提高算法的效率；对于不同种类噪声的鲁棒性差问题，考虑使用稳健的统计方法，如M-估计、Tukey双侧切割等，这些方法具有较好的鲁棒性，并且可以排除一部分异常值。
5.结论
随着3D扫描等技术的广泛应用，曲面特征配准成为越来越重要的问题。ICP算法是曲面特征配准最基本、最常用的算法，受到了广泛的研究和应用。但是，ICP算法仍然存在一些需要解决的问题，如局部极小值、计算缓慢，噪声的鲁棒性差等。因此，一些改进算法如Fast-ICP、Si-ICP、NICP、GICP等已经被广泛采用并取得了显著的效果。在今后的研究中，需要进一步优化算法，以改善算法的准确性和计算复杂度，将该方法应用于更多的领域和应用。