《表2 测试数据集的基本信息》

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《逐步求精的多视角点云配准方法》

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为了验证本文所提出多视角点云配准方法的有效性，实验采用斯坦福大学图形学实验室公开的4个数据集[24]对其进行了测试和验证.表2给出了实验所使用4个数据集的基本信息，包括点云帧数和总点数.这些数据集除了包含多帧的待配准点云，还提供多视角配准结果的真实值{Ri，g，ti，g}Ni=1.为了加快程序执行速度，本文对原始点云进行了10倍的降采样.多视角点云配准算法的程序均采用MAT-LAB语言编写，并采用基于k-d树的最近邻搜索方法建立点云之间的点对关系.所有程序均运行在一台内存为16 GB，主频为3.7 GHz的双核台式电脑上.