icp演算法最初由besl和mckey提出，是一種基於輪廓特徵的點配準方法。基準點在ct影象座標系及世界座標系下的座標點集p = 及u = 。其中，u與p元素間不必存在一一對應關係，元素數目亦不必相同，設k ≥ n。配準過程就是求取 2 個座標系間的旋轉和平移變換矩陣，使得來自u與p的同源點間距離最小。其過程如下：
(1)計算最近點，即對於集合u中的每乙個點，在集合p中都找出距該點最近的對應點，設集合p中由這些對應點組成的新點集為q = 。
(2)採用最小均方根法，計算點集 u 與 q 之間的配準，使 得到配準變換矩陣 r，t，其中r是 3×3 的旋轉矩陣，t 是 3×1 的平移矩陣。
(3)計算座標變換，即對於集合u，用配準變換矩陣r，t進行座標變換，得到新的點集u1，即u1 = ru + t
(4)計算u1與q之間的均方根誤差，如小於預設的極限值ε，則結束，否則，以點集u1替換u，重複上述步驟。
vtk中有乙個類vtkiterativeclosestpointtransform實現了icp 演算法，並將icp演算法儲存在乙個4×4的齊次矩陣中。那麼如何使用這個類的函式內？以下是乙個可參考的demo，功能是獲得兩個座標系內的點之間的對應關係，也就是求這兩個座標系之間的平移和旋轉矩陣。
初入演算法 高斯演算法
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ICP演算法公式推導和PCL原始碼解析
icp演算法可以使用svd或者非線性優化的方法進行求解。因為pcl原始碼中對icp的求解就是使用svd，所以這裡對其進行一些 p 1 n i 1n p i p 1n i 1 n pi boldsymbol frac sum left boldsymbol right quad boldsymbol ...
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