经典的迭代最近点算法对初始位置敏感并可能陷入局部最优解，而如果先进行粗配准调整位姿，又会出现计算时间长的问题。因此，提出一种基于主成分分析的高效点云配准算法。首先，利用主成分分析法得到两片点云的主轴方向；然后，通过两个主轴关系进行坐标系变换；最后，利用轴上轮廓点的距离进行校正，解决主轴反向问题，相较于原本的误差校正极大减小了计算量。实验结果表明：对包含2万多点的点云，基于轮廓距离改进的主成分分析配准算法平均可减少80%的运行时间，计算效率显著提高；同时还可有效处理点云初始位置较差的情况，实现两片点云任意位姿下的快速配准。该算法可实际应用于列车部件的三维点云配准，提高配准效率。

为满足直升机实时图像数据与机载静态三维地形数据的融合要求,提出了一种适用于机载光电侦查系统的图像定位算法以及基于蒙特卡洛方法的误差仿真模型。通过构建摄像机坐标系、机体坐标系、载机地理坐标系(东北天坐标系)、大地直角坐标系及WGS-84坐标系,利用摄影测量原理、数字图像处理原理、视线向量原理、齐次坐标转换原理得到光电图像4个角点在WGS-84坐标系中的实际位置,在给定飞行参数瞄准线斜角近90°时,定位误差较大。该模型将为实时图像与三维地形的融合提供一种图像粗配准方法,便于将来对其进行特征点匹配等精准定位以及融合的实现。

由于颅骨的三维点云数据模型复杂且不同人的颅骨差异较小, 对其配准精度要求较高。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度, 提出了一种先粗配准再细配准的配准方法。首先, 对颅骨点云数据模型进行去噪、简化和归一化等预处理; 然后, 通过区域划分、区域配准和求解组合系数以及求解刚体变换等步骤实现区域层次上的颅骨粗配准; 最后, 通过引入动态迭代系数来改进基于旋转角约束的迭代最近点算法, 并采用该改进的ICP算法实现颅骨的细配准, 从而达到精确配准的目的。实验结果表明: 与ICP算法相比, 改进的ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和50%。证明该种先粗配准再细配准的颅骨点云模型配准方法是一种精度高、速度快的有效颅骨配准算法。