注册>精准登记（ICP）

菜单/图标

此工具可通过访问在主上工具栏中的图标或通过“工具>精细注册（ICP）”菜单。

说明

此工具可自动精确地注册两个实体。
主要假设为：
 两个云已大致注册（请参阅其他对齐和注册方法）
 两个云应代表同一对象，或至少具有相同的形状（至少在它们的重叠部分上）

程序

选择要注册的两个云（或网格），然后启动该工具。
我们沿用原始ICP算法的命名规则：首先需要选定两个实体——一个是作为“数据”实体（已注册，后续将移动），另一个是作为“模型”实体（参考对象，保持固定）。点击“交换”按钮即可查看默认角色分配效果。在三维视图中，这两个实体的颜色会被强制设置为黄色和红色，分别对应“模型”（黄色）和“数据”（红色）的配色方案。

精细定位（ICP）对话框

主要参数
以下是最重要的参数：
 迭代次数/均方根误差：ICP算法采用迭代处理机制。在此过程中，配准误差会逐步降低。我们可以设置最大迭代次数来终止该过程，或者在连续两次迭代的误差（均方根）差异低于预设阈值时自动终止。需要注意的是，阈值越小收敛时间越长，但结果精度也会相应提升（注：由于ICP算法处理的是32位浮点数值，1e-8的阈值已接近计算精度极限，无需进一步降低阈值）。
 最终重叠：这是版本2.6.1新增的参数。它允许用户指定实际数据/已注册云与模型/参考云重叠的实际比例，如果两个云都已注册的话。这使得用户可以仅注册部分重叠（低至10%甚至更少）的实体。
 调整比例：我们使用的改进的ICP算法能够确定缩放的电位差。如果您的云图具有不同的比例（例如摄影测量云图），您可以检查此选项，以便解决缩放问题。
高级参数
您可以选择性地设置其他研究参数（其中一些尚未验证，因此如果更改这些参数，可能会得到意外的结果）：
 随机抽样阈值：为大幅提升大型数据集在云端的运算效率，我们采用了一种优化方案。该方案会在每次迭代时对数据集进行随机子抽样，其作用是限制子样本数量上限。默认值（50000）通常已足够适用，对结果影响微乎其微。但对于超大规模数据集，这个阈值可能不够给力。如果您对结果存疑，或者想进一步优化配准效果且不介意等待时间，不妨适当调高这个数值（若要完全关闭优化功能，只需输入大于数据集规模的数值即可）。
 旋转：可以约束绕给定轴（X、Y或Z）的旋转
 翻译：可以约束在零个、一个或多个维度（X、Y和Z中的一个或多个）上的翻译
 启用最远点消除：当您试图注册的两个实体的形状存在显著差异时（无论是因为实体不完全代表同一对象，
还是仅仅因为由于某个实体的噪声过高））。这会告诉CC在每次迭代中移除‘数据’云中与‘模型’云距离过远的点。
 使用显示的模型/数据标量场作为权重：此选项应允许用户将标量值用作权重（在数据或模型云上——不建议同时在两个云上使用权重）

精确定位（ICP）结果