基于KDTree改进的ICP算法在点云配准中的应用研究

在三维激光点云数据配准的过程中，利用传统Iterative Closest Point（ICP）算法搜索对应点对时速度慢，而且配准精细化程度低，远达不到三维建模后期处理的要求。针对这一问题，提出一种基于KDTree改进的ICP算法以实现激光点云数据的快速精细化配准。通过实验验证算法的有效性和合理性，为后期模型重建过程中的三角网格化、曲面化、纹理映射提供强有力的理论和实践基础。