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點云對齊是點云數據處理的重要步驟之一，粗對齊則是其中的難點。近年來，基于深度學習的點云對齊取得了較大進展，特別是3 Match方法，能夠在噪聲、低分辨率以及數據缺失的條件下取得較妤的對齊效果。3 Match采用隨機采樣的方式產生待匹配點，當采樣點個數較少時會導致匹配率較低，因此對齊效果不佳。為此，利用ISS特征點檢測代替隨機采樣，然后以3 Match為特征點生成描述符，最后通過匹配特征描述符實現數據對齊。由于ISS特征點檢測具有良好的重復性，同時3 Match能夠提供具有高區分度的描述符，因此該方法大大提高了匹配的魯棒性和準確性。實驗結果表明，與隨機采樣相比特征點采樣在初始點云無噪、弱噪和強噪的情況下對齊效果更妤、魯棒性更強，并且在粗對齊效果相似的情況下，所需特征采樣的個數僅為隨機采樣點個數的10%，極大地提高了對齊的效率。
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