《表1 各模型下，两种配准算法比较结果》

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《基于自适应颜色和几何混合特征的点云配准方法》

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图4至图7分别是大卫1、大卫2、马头1、马头2模型采用两种点云配准算法配准的效果图展示，其中（a）表示不同视角下的两片点云模型；（b）、（c）分别表示两种配准方法。表1中给出本文算法和6D-ICP配准算法在各种模型实验下两片待配点云的点数，用“/”隔开。在配准前期，本文算法对几种模型经过筛选颜色点数，所以两片待配点云点数大量减少，经筛选颜色所用时间分别是4.466，3、2.436，3、6.093，4、0.331，5（单位：秒）。本文算法中混合特征的权重取值在各实验效果图中已给出。表1中的配准时间为两片点云配准迭代时间，与6D-ICP配准算法相比，本文算法仅在配准时间上占有优势，若加上筛选颜色用时时间，本文方法略占优势，但在配准误差上本文算法配准精度更高一点。在配准前期经过筛选颜色点数，将点云大量筛减，虽然减少了点云模型数据信息，但并不影响算法的最终配准效果。从配准效果图上看，用椭圆有标注的图4(b）、图5(b）大卫鼻子有错位，图6(b）马头的鼻子、图7(b）马身有轻微错位。