点云配准是一种将不同视角或位置下采集到的点云数据通过几何变换（如旋转和平移）对齐到同一坐标系中的技术，又称点云拼接、点云注册。其目的是为了将这些点云数据整合成一个完整的三维模型或场景，从而实现更精确的三维重建、目标识别、地图构建等应用。
点云配准通常分为两个主要步骤：粗配准和精配准。粗配准旨在找到一个初始的旋转和平移矩阵，使两片点云大致对齐，而精配准则进一步优化这个矩阵，以达到更高的配准精度。粗配准的方法包括基于特征的匹配算法和基于统计的方法，如RANSAC和4PCS算法；而精配准则常用的方法是迭代最近点（ICP）算法及其改进版本。
点云配准在多个领域中都有广泛应用，例如三维建模、自动驾驶、文物修复等。由于点云数据可能受到噪声、遮挡等因素的影响，因此配准过程中需要考虑算法的鲁棒性和效率。此外，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的点云配准方法也逐渐受到关注，这类方法通过提取点云特征来提高配准的精度和速度
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