迭代最小空间分布熵法：一种新型点云拼接算法

"一种新的点云拼接算法通过利用信息论中的熵概念，对点云的空间分布规律与位置关系进行分析，提出了迭代最小空间分布熵法作为粗拼接算法。该算法旨在为传统的迭代最近点（ICP）算法提供更优的初始拼接位置，以提高ICP的精度和收敛速度。实验结果证明，该算法是有效的，能够提供良好的初始拼接位置，甚至在一定误差范围内可以直接完成点云拼接，适用于三维点云数据的多视拼接任务。" 点云拼接是三维空间中获取物体或场景几何信息的重要技术，特别是在遥感、计算机视觉和机器人导航等领域有广泛应用。迭代最近点（ICP）算法是点云拼接的主流方法，它通过不断寻找两个点集之间的最佳对应关系来优化拼接结果。然而，ICP的性能高度依赖于初始拼接姿态的设定，如果初始位置偏差较大，可能会导致算法收敛速度慢或者无法达到理想拼接效果。 针对这一问题，研究者引入了熵这一信息论概念。熵通常用来度量系统的无序程度或信息含量，这里被用来衡量点云的空间分布规律。通过迭代最小化点云的空间分布熵，可以找到使得点云分布最有序、信息含量最低的状态，即最佳的拼接位置。这种新的粗拼接算法能有效地减少ICP的迭代次数，提高整体拼接效率。 实验表明，该算法不仅能够在误差允许范围内提供准确的初始拼接位置，而且在某些情况下可以直接完成点云拼接，减少了对ICP的依赖。这为点云处理提供了新的思路，对于点云数据的快速处理和高精度拼接具有重要意义。同时，由于熵是一种通用的度量标准，这种方法可能适用于各种类型的点云数据，具有较好的普适性。 关键词: 遥感，三维点云，迭代最近点，拼接，熵 总结来说，这种新的点云拼接算法通过迭代最小空间分布熵法，解决了ICP算法对初始位置敏感的问题，提高了点云拼接的精度和效率，对于点云处理技术的发展做出了贡献。