翻译We present an algorithm that reduces significantly the level of the registration errors between all pairs in a set of range views This algorithm refines initial estimates of the transformation matri

我们提出了一种算法，可以显著降低一组距离视图中所有配对之间的注册误差水平。该算法对从校准后的采集设置或粗略手动对齐获得的变换矩阵的初始估计进行了优化。它是一类称为迭代最近点（ICP）算法的注册算法的实例。该算法将视图网络作为整体考虑，同时最小化所有视图的注册误差。这导致视图网络平衡，其中注册误差均匀分布，这是以前发表的所有ICP算法都不能满足的目标，它们都是按顺序处理视图的。实验结果表明，这种优化技术改善了校准的注册和复杂多部件对象的集成模型的质量。在包含非常简单形状的人造物体的场景中，基本算法面临所有ICP算法都普遍存在的问题，因此必须进行扩展。