云去噪

点云去噪与配准算法：基于ICP与NDT的实时三维重建优化

三维重建技术作为计算机视觉与机器人领域的核心方向，其精度与效率直接决定了自动驾驶、工业检测、文化遗产保护等场景的应用效果。点云去噪与配准作为重建流程的关键环节，需在动态环境下实现毫秒级响应与亚厘米级精度。传统ICP(Iterative Closest Point)与NDT(Normal Distributions Transform)算法虽为经典解决方案，但在实时性、噪声鲁棒性及多源数据融合方面存在显著局限。本文从算法改进、硬件加速及多传感器融合三个维度，系统阐述实时三维重建的优化策略与工程实践。