點云配準從入門到精通

前言
硬核技術(shù)篇
第1章 緒論
1.1什么是三維點云
1.2點云數(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(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1機器人及無人駕駛領(lǐng)域
1.4.2測繪遙感領(lǐng)域
第2章 配準相關(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空間變換實戰(zhàn)
2.3對應(yīng)點已知時優(yōu)變換求解原理與實戰(zhàn)
2.3.1剛性變換的問題描述
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剛性變換矩陣計算流程總結(jié)
2.3.6SVD估計變換矩陣的關(guān)鍵代碼分析
2.3.7SVD變換矩陣估計算法應(yīng)用案例
第3章 關(guān)鍵點檢測
3.1什么是點云關(guān)鍵點檢測
3.1.1關(guān)鍵點檢測的概念與作用
3.1.2關(guān)鍵點檢測的發(fā)展
3.2ISS（內(nèi)蘊形狀特征）
3.2.1ISS檢測原理
3.2.2【實戰(zhàn)】基于ISS關(guān)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(zhàn)】基于NARF關(guān)鍵點檢測點云配準
3.4Harris
3.4.1Harris檢測原理
3.4.2【實戰(zhàn)】基于Harris關(guān)鍵點檢測點云配準
3.5SIFT 3D
3.5.1SIFT 3D檢測原理
3.5.2【實戰(zhàn)】基于SIFT 3D關(guān)鍵點檢測點云配準
3.6SUSAN
3.6.1SUSAN檢測原理
3.6.2【實戰(zhàn)】基于SUSAN關(guān)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(zhàn)】基于AGAST關(guān)鍵點檢測點云配準
3.8在點云配準任務(wù)上各個關(guān)鍵點檢測表現(xiàn)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(zhuǎn)圖像）
4.2.1Spin Image特征描述子原理
4.2.2【實戰(zhàn)】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(zhàn)】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(zhàn)】PFH計算與對應(yīng)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(zhàn)】FPFH計算與對應(yīng)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(zhàn)】SHOT計算與對應(yīng)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(zhàn)】點云VFH特征提取實例
4.8在廢鋼點云上對比實驗
算法應(yīng)用篇
第5章 經(jīng)典剛性配準算法
5.1稀疏迭代近點算法（Sparse ICP）
5.1.1Sparse ICP發(fā)明者
5.1.2Sparse ICP算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)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(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.1.5Sparse ICP實戰(zhàn)案例測試及結(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)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)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(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.2.5快速魯棒的ICP實戰(zhàn)案例測試及結(jié)果分析
5.3泛化的近點迭代法（Generalized-ICP）
5.3.1Generalized-ICP發(fā)明者
5.3.2Generalized-ICP算法原理描述
5.3.3Generalized-ICP算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.3.4Generalized-ICP實戰(zhàn)案例測試及結(jié)果分析
5.4全局迭代近點算法（Global Iterative Closest Point，GoICP）
5.4.1GoICP發(fā)明者
5.4.2GoICP算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點和泛化能力
5.4.3GoICP算法的原理描述
5.4.4GoICP算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.4.5GoICP實戰(zhàn)案例分析、算法測試過程及結(jié)果分析
5.5針對環(huán)境構(gòu)圖的全局一致性掃描點云數(shù)據(jù)對齊（Graph SLAM）
5.5.1Graph SLAM發(fā)明者
5.5.2Graph SLAM算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點
5.5.3Graph SLAM算法原理描述
5.5.4Graph SLAM算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.5.5Graph SLAM算法測試過程及結(jié)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(xiàn)及代碼分析
5.6.4Multiview LM-ICP配準實戰(zhàn)案例分析
5.7基于正態(tài)分布變換的配準算法（NDT）
5.7.1NDT配準算法發(fā)明者
5.7.2正態(tài)分布變換配準算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.7.3正態(tài)分布變換配準算法原理描述
5.7.4正態(tài)分布變換配準算法實例及其關(guān)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(fā)明者
5.8.2SDRSAC算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.8.3SDRSAC算法原理描述
5.8.4SDRSAC實現(xiàn)的關(guān)鍵代碼分析
5.8.5SDRSAC實戰(zhàn)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(fā)明者
5.9.2PointDSC算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點和泛化能力
5.9.3PointDSC算法原理描述
5.9.4PointDSC算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.9.5PointDSC算法測試過程及結(jié)果分析
5.10體素化廣義迭代近點配準算法（VGICP）
5.10.1VGICP發(fā)明者
5.10.2VGICP算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.10.3VGICP算法原理描述
5.10.4VGICP算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.10.5VGICP算法實戰(zhàn)案例測試及結(jié)果分析
5.11SAC-IA初始配準算法
5.11.1SAC-IA發(fā)明者
5.11.2SAC-IA算法應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.11.3SAC-IA算法原理描述
5.11.4SAC-IA算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.11.5SAC-IA算法實戰(zhàn)案例測試及結(jié)果分析
5.12Super 4PCS配準算法
5.12.1Super 4PCS發(fā)明者
5.12.2Super 4PCS算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.12.3Super 4PCS算法原理描述
5.12.4Super 4PCS算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.12.5Super 4PCS實戰(zhàn)案例測試過程及結(jié)果分析
5.13K-4PCS點云配準算法
5.13.1K4PCS點云配準發(fā)明者
5.13.2K4PCS算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍和優(yōu)缺點
5.13.3K-4PCS算法原理描述
5.13.4K-4PCS算法實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
5.13.5K-4PCS實戰(zhàn)案例分析、算法測試過程及結(jié)果分析
第6章 經(jīng)典非剛性配準算法
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算法的實現(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.1.4RPTS算法測試過程及結(jié)果分析
6.2Fast_RNRR基于擬牛頓法求解的魯棒非剛性配準算法（QuasiNewton Solver for Robust NonRigid 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(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.2.4Fast_RNRR實戰(zhàn)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(fā)明者
6.3.2非剛性ICP算法設(shè)計的靈感、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實戰(zhàn)案例及關(guān)鍵代碼分析
6.3.5非剛性ICP測試過程及結(jié)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(fā)明者
6.4.2魯棒高斯混合模型算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)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(xiàn)及關(guān)鍵代碼分析
6.4.5魯棒高斯混合模型實戰(zhàn)案例分析
6.5一致點漂移算法（CPD）
6.5.1CPD發(fā)明者
6.5.2CPD算法設(shè)計的靈感、應(yīng)用范圍、優(yōu)缺點和泛化能力
6.5.3CPD算法原理描述
6.5.4CPD實戰(zhàn)案例及關(guān)鍵代碼分析
6.5.5CPD測試過程及結(jié)果分析