【摘 要】
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在散乱点云的配准过程中，由于不同次扫描得到的点云模型之间的重叠部分可能较小且点云具有丰富的几何细节，致使传统ICP（Iterative Closest Point）精确配准算法很难得到理想精度。
【机 构】
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第二炮兵工程学院401教研室,北京大学口腔医学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2009BAI81B00)
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在散乱点云的配准过程中，由于不同次扫描得到的点云模型之间的重叠部分可能较小且点云具有丰富的几何细节，致使传统ICP（Iterative Closest Point）精确配准算法很难得到理想精度。针对这个问题以Chert和Medioni提出的点面距离误差测度函数为基础，结合基于特征的点云配准思想，设计了一种先建立拥有接近的主曲率的匹配点对集合，然后将二次拟合曲面间的平均距离作为误差测度进行迭代优化的精确配准算法。该算法在微小距离精确配准的应用环境下能提供相对于传统ICP算法更好的精度和更高的效率。
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