本书基于点云的统计特性，提出了基于核典型相关分析和基于柯西混合模型的两种新型点云配准算法，并针对实际应用难点，提出了双通道最优选择模型，弥补单一算法泛化性能差的缺陷，为点云配准的实际工程应用提供了新思路。
第1章绪论
1.1问题提出及意义
1.2点云配准研究现状
1.2.1点云处理理论
1.2.2点云配准研究现状
1.3点云配准研究内容
第2章点云配准技术概述
2.1点云定义与数据类型
2.2点云数据配准
2.2.1点云数据粗配准
2.2.2点云数据精细配准
2.3点云误差评价指标
2.4点云数据集
2.5本章小结
第3章点云配准经典算法
3.1ICP配准算法原理
3.2改进的ICP配准算法
3.2.1GOICP算法
3.2.2ScaleICP算法
3.3基于统计学的点云配准算法
3.3.1PAC算法
3.3.2ICA算法
3.3.3CPD算法
3.3.4NDT算法
3.4本章小结
第4章基于核典型相关分析的点云配准算法
4.1CauchySchwarz不等式
4.2典型相关分析
4.3核典型相关分析
4.4基于核典型相关分析的点云配准
4.5实验及结果分析
4.5.1经典配准
4.5.2不同噪声环境下的点云配准
4.5.3不同遮挡环境下的点云配准
4.5.4放缩配准
4.6实物扫描配准
4.7本章小结
第5章基于柯西混合模型的点云配准算法
5.1柯西分布
5.2柯西混合模型
5.3基于柯西混合模型的点云配准
5.4基于EM算法的参数估计
5.5实验及结果分析
5.5.1无噪声、无缺失环境下的点云配准
5.5.2有噪声、无缺失环境下的点云配准
5.5.3数据缺失环境下的点云配准
5.5.4有噪声、有缺失及放缩环境下的点云配准
5.6现场扫描数据配准
5.7本章小结
第6章基于ICP的点云配准改进算法
6.1基于遗传算法的ICP配准方法
6.1.1遗传算法基本原理
6.1.2基于遗传算法的点云配准
6.1.3仿真分析
6.2基于多种群遗传算法的ICP配准方法
6.2.1多种群遗传算法基本原理
6.2.2基于多种群遗传算法的ICP改进配准算法
6.2.3仿真分析
6.3实验及结果分析
6.4本章小结
第7章基于双通道最优选择的点云配准
7.1双通道最优选择模型
7.1.1组合预测模型
7.1.2双通道最优选择原理
7.2基于双通道最优选择的点云配准方法
7.3实验及结果分析
7.3.1双通道模型选择及实现
7.3.2实验结果分析
7.4本章小结
第8章本书结论及趋势展望
8.1本书结论
8.2趋势展望
参考文献
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