《表2 点云匹配结果Tab.2 Matching Results of Point Clouds with 200Iterations》

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《几何刚性和法向量采样一致性的点云配准算法》

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注:N为算法正确匹配对数；NGT为真值匹配对数；N/NGT为正确匹配率。

最后，对RANSAC算法和本文算法进行定性比较，暂时只给出了算法分别在Buddha数据下的匹配和配准结果，如图4所示。可以发现，对于相同的初始匹配点集，本文算法获取的正确内点数远高于RANSAC算法。由于匹配精度直接影响配准结果，可以看到本文算法获取的配准结果中两点云融合紧密；而RANSAC算法对应的配准结果点云之间存在明显的间隙，表明RANSAC算法存在较大的配准误差。