三維點(diǎn)云處理技術(shù)廣泛應(yīng)用在逆向工程、CAD/CAM、機(jī)器人學(xué)、測(cè)繪遙感、機(jī)器視覺(jué)、虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互、無(wú)人駕駛和元宇宙等諸多領(lǐng)域。點(diǎn)云配準(zhǔn)作為三維視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，已有40多年的發(fā)展歷史，本書則系統(tǒng)性地對(duì)近些年來(lái)已經(jīng)成熟的算法和工具進(jìn)行梳理和總結(jié)。
全書分兩部分，第一部分為硬核技術(shù)篇（第1~4章），詳細(xì)介紹了點(diǎn)云配準(zhǔn)概念、應(yīng)用領(lǐng)域，以及點(diǎn)云配準(zhǔn)必要的數(shù)理知識(shí)，最后對(duì)點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程中相關(guān)關(guān)鍵步驟（如關(guān)鍵點(diǎn)提取、特征描述等）所涉及的經(jīng)典算法進(jìn)行理論與實(shí)戰(zhàn)的多維展示，為讀者深入了解復(fù)雜配準(zhǔn)算法做好前期理論與技術(shù)儲(chǔ)備工作。第二部分為算法應(yīng)用篇（第5~6 章），涵蓋了十幾個(gè)開源的剛性與非剛性配準(zhǔn)經(jīng)典算法，從算法原理、理論基礎(chǔ)、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用案例及優(yōu)缺點(diǎn)等方面進(jìn)行詳細(xì)介紹，以算法的源碼實(shí)現(xiàn)分析來(lái)幫助讀者搞清楚每一個(gè)算法的細(xì)節(jié)與計(jì)算過(guò)程。最終通過(guò)算法的應(yīng)用案例分析，讓讀者從理論、技術(shù)和應(yīng)用層面重新評(píng)價(jià)與認(rèn)識(shí)每一個(gè)算法，助力產(chǎn)業(yè)界的讀者快速將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用落地，學(xué)術(shù)界的讀者快速系統(tǒng)地完成入門與提升。
隨書附贈(zèng)程序源代碼、案例高清效果圖和結(jié)果視頻，以及授課用PPT，力求從多個(gè)角度提升讀者閱讀體驗(yàn)和知識(shí)含量。本書可作為科研人員和公司產(chǎn)品開發(fā)工程師的參考指南，也可作為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、機(jī)器人學(xué)、遙感測(cè)量、虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互、CAD／CAM逆向工程等領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生的學(xué)習(xí)手冊(cè)。
前言
硬核技術(shù)篇
第1章 緒論
1.1什么是三維點(diǎn)云
1.2點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取技術(shù)
1.2.1接觸式
1.2.2非接觸式
1.3什么是點(diǎn)云配準(zhǔn)
1.3.1剛性配準(zhǔn)
1.3.2非剛性配準(zhǔn)
1.4三維點(diǎn)云配準(zhǔn)應(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1機(jī)器人及無(wú)人駕駛領(lǐng)域
1.4.2測(cè)繪遙感領(lǐng)域
第2章 配準(zhǔn)相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.1空間變換及其參數(shù)化
2.1.1什么是歐式變換與變換矩陣
2.1.2什么是軸角
2.1.3什么是歐拉角
2.1.4什么是四元數(shù)
2.1.5其他空間變換
2.2空間變換的不同表示之間的互相轉(zhuǎn)換與實(shí)戰(zhàn)
2.2.1旋轉(zhuǎn)矩陣與軸角
2.2.2旋轉(zhuǎn)矩陣與歐拉角
2.2.3旋轉(zhuǎn)矩陣與四元數(shù)
2.2.4軸角與四元數(shù)
2.2.5軸角與歐拉角
2.2.6歐拉角與四元數(shù)
2.2.7空間變換實(shí)戰(zhàn)
2.3對(duì)應(yīng)點(diǎn)已知時(shí)優(yōu)變換求解原理與實(shí)戰(zhàn)
2.3.1剛性變換的問(wèn)題描述
2.3.2優(yōu)平移向量求解
2.3.3優(yōu)旋轉(zhuǎn)矩陣求解
2.3.4反射矩陣消除
2.3.5基于SVD剛性變換矩陣計(jì)算流程總結(jié)
2.3.6SVD估計(jì)變換矩陣的關(guān)鍵代碼分析
2.3.7SVD變換矩陣估計(jì)算法應(yīng)用案例
第3章 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
3.1什么是點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
3.1.1關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的概念與作用
3.1.2關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的發(fā)展
3.2ISS（內(nèi)蘊(yùn)形狀特征）
3.2.1ISS檢測(cè)原理
3.2.2【實(shí)戰(zhàn)】基于ISS關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.3NARF（法線對(duì)齊的徑向特征）
3.3.1NARF檢測(cè)原理
3.3.2【實(shí)戰(zhàn)】基于NARF關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.4Harris
3.4.1Harris檢測(cè)原理
3.4.2【實(shí)戰(zhàn)】基于Harris關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.5SIFT 3D
3.5.1SIFT 3D檢測(cè)原理
3.5.2【實(shí)戰(zhàn)】基于SIFT 3D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.6SUSAN
3.6.1SUSAN檢測(cè)原理
3.6.2【實(shí)戰(zhàn)】基于SUSAN關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.7AGAST（角點(diǎn)檢測(cè)）
3.7.1AGAST檢測(cè)原理
3.7.2【實(shí)戰(zhàn)】基于AGAST關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)點(diǎn)云配準(zhǔn)
3.8在點(diǎn)云配準(zhǔn)任務(wù)上各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)表現(xiàn)對(duì)比
第4章 點(diǎn)云特征描述子
4.1什么是點(diǎn)云特征描述子
4.2Spin Image（旋轉(zhuǎn)圖像）
4.2.1Spin Image特征描述子原理
4.2.2【實(shí)戰(zhàn)】Spin Image配準(zhǔn)實(shí)例
4.33DSC（3D形狀上下文特征）
4.3.13DSC特征描述子原理
4.3.2【實(shí)戰(zhàn)】利用3DSC進(jìn)行ICP精配準(zhǔn)
4.4PFH（點(diǎn)特征直方圖）
4.4.1PFH特征描述子原理
4.4.2【實(shí)戰(zhàn)】PFH計(jì)算與對(duì)應(yīng)點(diǎn)可視化
4.5FPFH（快速點(diǎn)特征直方圖）
4.5.1FPFH特征描述子原理
4.5.2【實(shí)戰(zhàn)】FPFH計(jì)算與對(duì)應(yīng)點(diǎn)可視化
4.6SHOT（方向直方圖）
4.6.1SHOT特征描述子原理
4.6.2【實(shí)戰(zhàn)】SHOT計(jì)算與對(duì)應(yīng)點(diǎn)可視化
4.7VFH（視點(diǎn)特征直方圖）
4.7.1VFH特征描述子原理
4.7.2【實(shí)戰(zhàn)】點(diǎn)云VFH特征提取實(shí)例
4.8在廢鋼點(diǎn)云上對(duì)比實(shí)驗(yàn)
算法應(yīng)用篇
第5章 經(jīng)典剛性配準(zhǔn)算法
5.1稀疏迭代近點(diǎn)算法（Sparse ICP）
5.1.1Sparse ICP發(fā)明者
5.1.2Sparse ICP算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
5.1.3Sparse ICP算法原理描述
5.1.4Sparse ICP算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.1.5Sparse ICP實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試及結(jié)果分析
5.2快速魯棒的ICP（Fast and Robust Iterative Closest Point）
5.2.1快速魯棒的ICP發(fā)明者
5.2.2快速魯棒的ICP算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
5.2.3快速魯棒的ICP算法原理
5.2.4快速魯棒的ICP算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.2.5快速魯棒的ICP實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試及結(jié)果分析
5.3泛化的近點(diǎn)迭代法（Generalized-ICP）
5.3.1Generalized-ICP發(fā)明者
5.3.2Generalized-ICP算法原理描述
5.3.3Generalized-ICP算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.3.4Generalized-ICP實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試及結(jié)果分析
5.4全局迭代近點(diǎn)算法（Global Iterative Closest Point，GoICP）
5.4.1GoICP發(fā)明者
5.4.2GoICP算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
5.4.3GoICP算法的原理描述
5.4.4GoICP算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.4.5GoICP實(shí)戰(zhàn)案例分析、算法測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
5.5針對(duì)環(huán)境構(gòu)圖的全局一致性掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)齊（Graph SLAM）
5.5.1Graph SLAM發(fā)明者
5.5.2Graph SLAM算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)
5.5.3Graph SLAM算法原理描述
5.5.4Graph SLAM算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.5.5Graph SLAM算法測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
5.6Multiview LM-ICP 配準(zhǔn)算法
5.6.1Multiview LM-ICP配準(zhǔn)算法背景介紹
5.6.2Multiview LM-ICP配準(zhǔn)算法原理描述
5.6.3Multiview LM-ICP配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)及代碼分析
5.6.4Multiview LM-ICP配準(zhǔn)實(shí)戰(zhàn)案例分析
5.7基于正態(tài)分布變換的配準(zhǔn)算法（NDT）
5.7.1NDT配準(zhǔn)算法發(fā)明者
5.7.2正態(tài)分布變換配準(zhǔn)算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.7.3正態(tài)分布變換配準(zhǔn)算法原理描述
5.7.4正態(tài)分布變換配準(zhǔn)算法實(shí)例及其關(guān)鍵代碼分析
5.8SDRSAC：基于半正定的隨機(jī)點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
5.8.1SDRSAC發(fā)明者
5.8.2SDRSAC算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.8.3SDRSAC算法原理描述
5.8.4SDRSAC實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵代碼分析
5.8.5SDRSAC實(shí)戰(zhàn)案例分析
5.9PointDSC：利用深度空間一致性的魯棒性點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
5.9.1PointDSC發(fā)明者
5.9.2PointDSC算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
5.9.3PointDSC算法原理描述
5.9.4PointDSC算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.9.5PointDSC算法測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
5.10體素化廣義迭代近點(diǎn)配準(zhǔn)算法（VGICP）
5.10.1VGICP發(fā)明者
5.10.2VGICP算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.10.3VGICP算法原理描述
5.10.4VGICP算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.10.5VGICP算法實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試及結(jié)果分析
5.11SAC-IA初始配準(zhǔn)算法
5.11.1SAC-IA發(fā)明者
5.11.2SAC-IA算法應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.11.3SAC-IA算法原理描述
5.11.4SAC-IA算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.11.5SAC-IA算法實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試及結(jié)果分析
5.12Super 4PCS配準(zhǔn)算法
5.12.1Super 4PCS發(fā)明者
5.12.2Super 4PCS算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.12.3Super 4PCS算法原理描述
5.12.4Super 4PCS算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.12.5Super 4PCS實(shí)戰(zhàn)案例測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
5.13K-4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
5.13.1K4PCS點(diǎn)云配準(zhǔn)發(fā)明者
5.13.2K4PCS算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)
5.13.3K-4PCS算法原理描述
5.13.4K-4PCS算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.13.5K-4PCS實(shí)戰(zhàn)案例分析、算法測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
第6章 經(jīng)典非剛性配準(zhǔn)算法
6.1具有重加權(quán)位置和變換稀疏性的魯棒非剛性配準(zhǔn)算法（RPTS）
6.1.1RPTS發(fā)明者及算法概述
6.1.2RPTS算法原理描述
6.1.3RPTS算法的實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.1.4RPTS算法測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
6.2Fast_RNRR基于擬牛頓法求解的魯棒非剛性配準(zhǔn)算法（QuasiNewton Solver for Robust NonRigid Registration）
6.2.1Fast_RNRR基于擬牛頓法求解的魯棒非剛性配準(zhǔn)算法概述
6.2.2Fast_RNRR算法原理描述
6.2.3Fast_RNRR算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.2.4Fast_RNRR實(shí)戰(zhàn)案例與算法測(cè)試分析
6.3非剛性ICP算法
6.3.1非剛性ICP算法發(fā)明者
6.3.2非剛性ICP算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍和泛化能力
6.3.3非剛性ICP算法原理描述
6.3.4非剛性ICP實(shí)戰(zhàn)案例及關(guān)鍵代碼分析
6.3.5非剛性ICP測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
6.4基于高斯混合模型的魯棒點(diǎn)集配準(zhǔn)算法
6.4.1基于高斯混合模型的魯棒點(diǎn)集配準(zhǔn)算法發(fā)明者
6.4.2魯棒高斯混合模型算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
6.4.3魯棒高斯混合模型算法原理描述
6.4.4魯棒高斯混合模型算法實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.4.5魯棒高斯混合模型實(shí)戰(zhàn)案例分析
6.5一致點(diǎn)漂移算法（CPD）
6.5.1CPD發(fā)明者
6.5.2CPD算法設(shè)計(jì)的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和泛化能力
6.5.3CPD算法原理描述
6.5.4CPD實(shí)戰(zhàn)案例及關(guān)鍵代碼分析
6.5.5CPD測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析
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