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點云配準從入門到精通 版權信息
- ISBN：9787111721826
- 條形碼：9787111721826 ; 978-7-111-72182-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
點云配準從入門到精通 本書特色
點云配準是計算機視覺的核心任務之一，在諸多工程技術領域中具有重要應用，如機器視覺、無人駕駛、元宇宙、虛擬現實、逆向工程、人機交互、測繪遙感、機器人學和CAD/CAM等。其理論技術發展已有40多年歷史。本書由PCL(Point Cloud Learning) 中國創始人團隊及測繪、三維視覺領域多位科研專家聯合編寫，系統性地對已經成熟并廣泛應用的算法和技術進行了深度解析和總結。
點云配準從入門到精通 內容簡介
三維點云處理技術廣泛應用在逆向工程、CAD/CAM、機器人學、測繪遙感、機器視覺、虛擬現實、人機交互、無人駕駛和元宇宙等諸多領域。點云配準作為三維視覺領域的一個重要分支，已有40多年的發展歷史，本書則系統性地對近些年來已經成熟的算法和工具進行梳理和總結。全書分兩部分，**部分為硬核技術篇（第1~4章），詳細介紹了點云配準概念、應用領域，以及點云配準必要的數理知識，*后對點云配準過程中相關關鍵步驟（如關鍵點提取、特征描述等）所涉及的經典算法進行理論與實戰的多維展示，為讀者深入了解復雜配準算法做好前期理論與技術儲備工作。第二部分為算法應用篇（第5~6 章），涵蓋了十幾個開源的剛性與非剛性配準經典算法，從算法原理、理論基礎、技術實現、應用案例及優缺點等方面進行詳細介紹，以算法的源碼實現分析來幫助讀者搞清楚每一個算法的細節與計算過程。*終通過算法的應用案例分析，讓讀者從理論、技術和應用層面重新評價與認識每一個算法，助力產業界的讀者快速將相關技術應用落地，學術界的讀者快速系統地完成入門與提升。隨書附贈程序源代碼、案例高清效果圖和結果視頻，以及授課用PPT，力求從多個角度提升讀者閱讀體驗和知識含量。本書可作為科研人員和公司產品開發工程師的參考指南，也可作為計算機圖形學、機器人學、遙感測量、虛擬現實、人機交互、CAD／CAM逆向工程等領域相關專業的高年級本科生、研究生的學習手冊。
點云配準從入門到精通 目錄
前言
硬核技術篇
第1章 緒論
1.1什么是三維點云
1.2點云數據獲取技術
1.2.1接觸式
1.2.2非接觸式
1.3什么是點云配準
1.3.1剛性配準
1.3.2非剛性配準
1.4三維點云配準應用領域
1.4.1機器人及無人駕駛領域
1.4.2測繪遙感領域
第2章 配準相關數學基礎
2.1空間變換及其參數化
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
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換與實戰
2.2.1旋轉矩陣與軸角
2.2.2旋轉矩陣與歐拉角
2.2.3旋轉矩陣與四元數
2.2.4軸角與四元數
2.2.5軸角與歐拉角
2.2.6歐拉角與四元數
2.2.7空間變換實戰
2.3對應點已知時優變換求解原理與實戰
2.3.1剛性變換的問題描述
2.3.2優平移向量求解
2.3.3優旋轉矩陣求解
2.3.4反射矩陣消除
2.3.5基于SVD剛性變換矩陣計算流程總結
2.3.6SVD估計變換矩陣的關鍵代碼分析
2.3.7SVD變換矩陣估計算法應用案例
第3章 關鍵點檢測
3.1什么是點云關鍵點檢測
3.1.1關鍵點檢測的概念與作用
3.1.2關鍵點檢測的發展
3.2ISS（內蘊形狀特征）
3.2.1ISS檢測原理
3.2.2【實戰】基于ISS關鍵點檢測點云配準
3.3NARF（法線對齊的徑向特征）
3.3.1NARF檢測原理
3.3.2【實戰】基于NARF關鍵點檢測點云配準
3.4Harris
3.4.1Harris檢測原理
3.4.2【實戰】基于Harris關鍵點檢測點云配準
3.5SIFT 3D
3.5.1SIFT 3D檢測原理
3.5.2【實戰】基于SIFT 3D關鍵點檢測點云配準
3.6SUSAN
3.6.1SUSAN檢測原理
3.6.2【實戰】基于SUSAN關鍵點檢測點云配準
3.7AGAST（角點檢測）
3.7.1AGAST檢測原理
3.7.2【實戰】基于AGAST關鍵點檢測點云配準
3.8在點云配準任務上各個關鍵點檢測表現對比
第4章 點云特征描述子
4.1什么是點云特征描述子
4.2Spin Image（旋轉圖像）
4.2.1Spin Image特征描述子原理
4.2.2【實戰】Spin Image配準實例
4.33DSC（3D形狀上下文特征）
4.3.13DSC特征描述子原理
4.3.2【實戰】利用3DSC進行ICP精配準
4.4PFH（點特征直方圖）
4.4.1PFH特征描述子原理
4.4.2【實戰】PFH計算與對應點可視化
4.5FPFH（快速點特征直方圖）
4.5.1FPFH特征描述子原理
4.5.2【實戰】FPFH計算與對應點可視化
4.6SHOT（方向直方圖）
4.6.1SHOT特征描述子原理
4.6.2【實戰】SHOT計算與對應點可視化
4.7VFH（視點特征直方圖）
4.7.1VFH特征描述子原理
4.7.2【實戰】點云VFH特征提取實例
4.8在廢鋼點云上對比實驗
算法應用篇
第5章 經典剛性配準算法
5.1稀疏迭代近點算法（Sparse ICP）
5.1.1Sparse ICP發明者
5.1.2Sparse ICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.1.3Sparse ICP算法原理描述
5.1.4Sparse ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.1.5Sparse ICP實戰案例測試及結果分析
5.2快速魯棒的ICP（Fast and Robust Iterative Closest Point）
5.2.1快速魯棒的ICP發明者
5.2.2快速魯棒的ICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.2.3快速魯棒的ICP算法原理
5.2.4快速魯棒的ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.2.5快速魯棒的ICP實戰案例測試及結果分析
5.3泛化的近點迭代法（Generalized-ICP）
5.3.1Generalized-ICP發明者
5.3.2Generalized-ICP算法原理描述
5.3.3Generalized-ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.3.4Generalized-ICP實戰案例測試及結果分析
5.4全局迭代近點算法（Global Iterative Closest Point，GoICP）
5.4.1GoICP發明者
5.4.2GoICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.4.3GoICP算法的原理描述
5.4.4GoICP算法實現及關鍵代碼分析
5.4.5GoICP實戰案例分析、算法測試過程及結果分析
5.5針對環境構圖的全局一致性掃描點云數據對齊（Graph SLAM）
5.5.1Graph SLAM發明者
5.5.2Graph SLAM算法設計的靈感、應用范圍、優缺點
5.5.3Graph SLAM算法原理描述
5.5.4Graph SLAM算法實現及關鍵代碼分析
5.5.5Graph SLAM算法測試過程及結果分析
5.6Multiview LM-ICP 配準算法
5.6.1Multiview LM-ICP配準算法背景介紹
5.6.2Multiview LM-ICP配準算法原理描述
5.6.3Multiview LM-ICP配準算法實現及代碼分析
5.6.4Multiview LM-ICP配準實戰案例分析
5.7基于正態分布變換的配準算法（NDT）
5.7.1NDT配準算法發明者
5.7.2正態分布變換配準算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.7.3正態分布變換配準算法原理描述
5.7.4正態分布變換配準算法實例及其關鍵代碼分析
5.8SDRSAC：基于半正定的隨機點云配準算法
5.8.1SDRSAC發明者
5.8.2SDRSAC算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.8.3SDRSAC算法原理描述
5.8.4SDRSAC實現的關鍵代碼分析
5.8.5SDRSAC實戰案例分析
5.9PointDSC：利用深度空間一致性的魯棒性點云配準算法
5.9.1PointDSC發明者
5.9.2PointDSC算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.9.3PointDSC算法原理描述
5.9.4PointDSC算法實現及關鍵代碼分析
5.9.5PointDSC算法測試過程及結果分析
5.10體素化廣義迭代近點配準算法（VGICP）
5.10.1VGICP發明者
5.10.2VGICP算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.10.3VGICP算法原理描述
5.10.4VGICP算法實現及關鍵代碼分析
5.10.5VGICP算法實戰案例測試及結果分析
5.11SAC-IA初始配準算法
5.11.1SAC-IA發明者
5.11.2SAC-IA算法應用范圍和優缺點
5.11.3SAC-IA算法原理描述
5.11.4SAC-IA算法實現及關鍵代碼分析
5.11.5SAC-IA算法實戰案例測試及結果分析
5.12Super 4PCS配準算法
5.12.1Super 4PCS發明者
5.12.2Super 4PCS算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.12.3Super 4PCS算法原理描述
5.12.4Super 4PCS算法實現及關鍵代碼分析
5.12.5Super 4PCS實戰案例測試過程及結果分析
5.13K-4PCS點云配準算法
5.13.1K4PCS點云配準發明者
5.13.2K4PCS算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.13.3K-4PCS算法原理描述
5.13.4K-4PCS算法實現及關鍵代碼分析
5.13.5K-4PCS實戰案例分析、算法測試過程及結果分析
第6章 經典非剛性配準算法
6.1具有重加權位置和變換稀疏性的魯棒非剛性配準算法（RPTS）
6.1.1RPTS發明者及算法概述
6.1.2RPTS算法原理描述
6.1.3RPTS算法的實現及關鍵代碼分析
6.1.4RPTS算法測試過程及結果分析
6.2Fast_RNRR基于擬牛頓法求解的魯棒非剛性配準算法（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算法概述
6.2.2Fast_RNRR算法原理描述
6.2.3Fast_RNRR算法實現及關鍵代碼分析
6.2.4Fast_RNRR實戰案例與算法測試分析
6.3非剛性ICP算法
6.3.1非剛性ICP算法發明者
6.3.2非剛性ICP算法設計的靈感、應用范圍和泛化能力
6.3.3非剛性ICP算法原理描述
6.3.4非剛性ICP實戰案例及關鍵代碼分析
6.3.5非剛性ICP測試過程及結果分析
6.4基于高斯混合模型的魯棒點集配準算法
6.4.1基于高斯混合模型的魯棒點集配準算法發明者
6.4.2魯棒高斯混合模型算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
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現及關鍵代碼分析
6.4.5魯棒高斯混合模型實戰案例分析
6.5一致點漂移算法（CPD）
6.5.1CPD發明者
6.5.2CPD算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
6.5.3CPD算法原理描述
6.5.4CPD實戰案例及關鍵代碼分析
6.5.5CPD測試過程及結果分析
硬核技術篇
第1章 緒論
1.1什么是三維點云
1.2點云數據獲取技術
1.2.1接觸式
1.2.2非接觸式
1.3什么是點云配準
1.3.1剛性配準
1.3.2非剛性配準
1.4三維點云配準應用領域
1.4.1機器人及無人駕駛領域
1.4.2測繪遙感領域
第2章 配準相關數學基礎
2.1空間變換及其參數化
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
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換與實戰
2.2.1旋轉矩陣與軸角
2.2.2旋轉矩陣與歐拉角
2.2.3旋轉矩陣與四元數
2.2.4軸角與四元數
2.2.5軸角與歐拉角
2.2.6歐拉角與四元數
2.2.7空間變換實戰
2.3對應點已知時優變換求解原理與實戰
2.3.1剛性變換的問題描述
2.3.2優平移向量求解
2.3.3優旋轉矩陣求解
2.3.4反射矩陣消除
2.3.5基于SVD剛性變換矩陣計算流程總結
2.3.6SVD估計變換矩陣的關鍵代碼分析
2.3.7SVD變換矩陣估計算法應用案例
第3章 關鍵點檢測
3.1什么是點云關鍵點檢測
3.1.1關鍵點檢測的概念與作用
3.1.2關鍵點檢測的發展
3.2ISS（內蘊形狀特征）
3.2.1ISS檢測原理
3.2.2【實戰】基于ISS關鍵點檢測點云配準
3.3NARF（法線對齊的徑向特征）
3.3.1NARF檢測原理
3.3.2【實戰】基于NARF關鍵點檢測點云配準
3.4Harris
3.4.1Harris檢測原理
3.4.2【實戰】基于Harris關鍵點檢測點云配準
3.5SIFT 3D
3.5.1SIFT 3D檢測原理
3.5.2【實戰】基于SIFT 3D關鍵點檢測點云配準
3.6SUSAN
3.6.1SUSAN檢測原理
3.6.2【實戰】基于SUSAN關鍵點檢測點云配準
3.7AGAST（角點檢測）
3.7.1AGAST檢測原理
3.7.2【實戰】基于AGAST關鍵點檢測點云配準
3.8在點云配準任務上各個關鍵點檢測表現對比
第4章 點云特征描述子
4.1什么是點云特征描述子
4.2Spin Image（旋轉圖像）
4.2.1Spin Image特征描述子原理
4.2.2【實戰】Spin Image配準實例
4.33DSC（3D形狀上下文特征）
4.3.13DSC特征描述子原理
4.3.2【實戰】利用3DSC進行ICP精配準
4.4PFH（點特征直方圖）
4.4.1PFH特征描述子原理
4.4.2【實戰】PFH計算與對應點可視化
4.5FPFH（快速點特征直方圖）
4.5.1FPFH特征描述子原理
4.5.2【實戰】FPFH計算與對應點可視化
4.6SHOT（方向直方圖）
4.6.1SHOT特征描述子原理
4.6.2【實戰】SHOT計算與對應點可視化
4.7VFH（視點特征直方圖）
4.7.1VFH特征描述子原理
4.7.2【實戰】點云VFH特征提取實例
4.8在廢鋼點云上對比實驗
算法應用篇
第5章 經典剛性配準算法
5.1稀疏迭代近點算法（Sparse ICP）
5.1.1Sparse ICP發明者
5.1.2Sparse ICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.1.3Sparse ICP算法原理描述
5.1.4Sparse ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.1.5Sparse ICP實戰案例測試及結果分析
5.2快速魯棒的ICP（Fast and Robust Iterative Closest Point）
5.2.1快速魯棒的ICP發明者
5.2.2快速魯棒的ICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.2.3快速魯棒的ICP算法原理
5.2.4快速魯棒的ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.2.5快速魯棒的ICP實戰案例測試及結果分析
5.3泛化的近點迭代法（Generalized-ICP）
5.3.1Generalized-ICP發明者
5.3.2Generalized-ICP算法原理描述
5.3.3Generalized-ICP算法實現及關鍵代碼分析
5.3.4Generalized-ICP實戰案例測試及結果分析
5.4全局迭代近點算法（Global Iterative Closest Point，GoICP）
5.4.1GoICP發明者
5.4.2GoICP算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.4.3GoICP算法的原理描述
5.4.4GoICP算法實現及關鍵代碼分析
5.4.5GoICP實戰案例分析、算法測試過程及結果分析
5.5針對環境構圖的全局一致性掃描點云數據對齊（Graph SLAM）
5.5.1Graph SLAM發明者
5.5.2Graph SLAM算法設計的靈感、應用范圍、優缺點
5.5.3Graph SLAM算法原理描述
5.5.4Graph SLAM算法實現及關鍵代碼分析
5.5.5Graph SLAM算法測試過程及結果分析
5.6Multiview LM-ICP 配準算法
5.6.1Multiview LM-ICP配準算法背景介紹
5.6.2Multiview LM-ICP配準算法原理描述
5.6.3Multiview LM-ICP配準算法實現及代碼分析
5.6.4Multiview LM-ICP配準實戰案例分析
5.7基于正態分布變換的配準算法（NDT）
5.7.1NDT配準算法發明者
5.7.2正態分布變換配準算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.7.3正態分布變換配準算法原理描述
5.7.4正態分布變換配準算法實例及其關鍵代碼分析
5.8SDRSAC：基于半正定的隨機點云配準算法
5.8.1SDRSAC發明者
5.8.2SDRSAC算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.8.3SDRSAC算法原理描述
5.8.4SDRSAC實現的關鍵代碼分析
5.8.5SDRSAC實戰案例分析
5.9PointDSC：利用深度空間一致性的魯棒性點云配準算法
5.9.1PointDSC發明者
5.9.2PointDSC算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
5.9.3PointDSC算法原理描述
5.9.4PointDSC算法實現及關鍵代碼分析
5.9.5PointDSC算法測試過程及結果分析
5.10體素化廣義迭代近點配準算法（VGICP）
5.10.1VGICP發明者
5.10.2VGICP算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.10.3VGICP算法原理描述
5.10.4VGICP算法實現及關鍵代碼分析
5.10.5VGICP算法實戰案例測試及結果分析
5.11SAC-IA初始配準算法
5.11.1SAC-IA發明者
5.11.2SAC-IA算法應用范圍和優缺點
5.11.3SAC-IA算法原理描述
5.11.4SAC-IA算法實現及關鍵代碼分析
5.11.5SAC-IA算法實戰案例測試及結果分析
5.12Super 4PCS配準算法
5.12.1Super 4PCS發明者
5.12.2Super 4PCS算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.12.3Super 4PCS算法原理描述
5.12.4Super 4PCS算法實現及關鍵代碼分析
5.12.5Super 4PCS實戰案例測試過程及結果分析
5.13K-4PCS點云配準算法
5.13.1K4PCS點云配準發明者
5.13.2K4PCS算法設計的靈感、應用范圍和優缺點
5.13.3K-4PCS算法原理描述
5.13.4K-4PCS算法實現及關鍵代碼分析
5.13.5K-4PCS實戰案例分析、算法測試過程及結果分析
第6章 經典非剛性配準算法
6.1具有重加權位置和變換稀疏性的魯棒非剛性配準算法（RPTS）
6.1.1RPTS發明者及算法概述
6.1.2RPTS算法原理描述
6.1.3RPTS算法的實現及關鍵代碼分析
6.1.4RPTS算法測試過程及結果分析
6.2Fast_RNRR基于擬牛頓法求解的魯棒非剛性配準算法（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算法概述
6.2.2Fast_RNRR算法原理描述
6.2.3Fast_RNRR算法實現及關鍵代碼分析
6.2.4Fast_RNRR實戰案例與算法測試分析
6.3非剛性ICP算法
6.3.1非剛性ICP算法發明者
6.3.2非剛性ICP算法設計的靈感、應用范圍和泛化能力
6.3.3非剛性ICP算法原理描述
6.3.4非剛性ICP實戰案例及關鍵代碼分析
6.3.5非剛性ICP測試過程及結果分析
6.4基于高斯混合模型的魯棒點集配準算法
6.4.1基于高斯混合模型的魯棒點集配準算法發明者
6.4.2魯棒高斯混合模型算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
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現及關鍵代碼分析
6.4.5魯棒高斯混合模型實戰案例分析
6.5一致點漂移算法（CPD）
6.5.1CPD發明者
6.5.2CPD算法設計的靈感、應用范圍、優缺點和泛化能力
6.5.3CPD算法原理描述
6.5.4CPD實戰案例及關鍵代碼分析
6.5.5CPD測試過程及結果分析
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點云配準從入門到精通 作者簡介
郭浩 ，PCL(Point CloudLearning)中(www.pclcn.org)創始人之一。2008年開始B的外服的國相關行業的傳道、授業和解惑。在點云據獲取處理領域，公開發表EI/SCl論文十余及相關著作兩本。
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