由此得3D扫描注册由三步构成：
1. 如何找到公共部分的特征点？
2. 找到公共部分的特征点后，如何尽可能优地匹配这些点？
3. 如何利用这些已经匹配的点集来求解最优对齐变换，然后利
用该变换把两幅图像合二为一(共享坐标的图像— shared
coordinate frame)？
• 这里只讨论3D刚性运动(运动过程中物体的物理特性不变)问
题；对于3D非刚性(如弹簧)运动问题，更复杂．这里不讨论.
• 事实上,以上三步要解决的问题也是3D场景重建要解决的问题.
(已经在工业中有重要应用,如商品标签,手机键盘的质量检测时,
自动取出不合格产品必须保证空间点位的准确度).
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