迭代最近点算法 ICP进行数据拼接 ICP（Iterative Closest Point,迭代最近点）算法是一种迭代计算方法，主要用于计 算机视觉中深度图像的精确拼合， 通过不断迭代最小化源数据与目标数据对应点 来实现精确地拼合。 基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配， 并设这些匹配点为假想的对应 点，然后根据这种对应关系求解矩阵参数。 再利用这些矩阵参数对数据进行变换。 并利用同一几何特征，确定新的对应关系，重复上述过程并进行迭代计算。 ICP算法特性分析在三维点云拼接的各种应用中， ICP算法的使用非常广泛， 这是由于 ICP算 法有以下优点： 第一可以获得非常精确的配准效果； 第二可以处理三维点云、 参数曲面等多种形式表达的曲面， 也就是说该算法对曲面表示方法 独立 ; 第三不必对待处理的点云进行分割和特征提取； 第四在较好的初值情况下，可以得到很好的算法收敛性。 如图所示