摘要
三维数据点云拼接是计算机视觉、三维重建、逆向工程等领域的关键技术，其目标是将多个视角采集的点云数据进行配准和融合，得到完整的三维场景模型。
本文首先介绍了三维点云拼接的相关概念，包括点云数据获取、预处理、配准、拼接等关键步骤。
然后，对国内外点云拼接技术的研究现状进行了详细综述，包括传统方法和基于深度学习的方法，并分析了各自的优缺点。
接着，重点阐述了三维数据点云拼接子模块的设计与实现，包括系统架构、各模块功能以及关键算法的选择和优化。
最后，对点云拼接技术未来的发展趋势进行了展望。
关键词：点云拼接；三维重建；配准；特征匹配；深度学习
三维点云是由三维扫描仪获取的大规模三维点集，每个点包含其空间坐标信息(x,y,z)，部分情况下还包含颜色、反射强度等信息。
点云拼接旨在将从不同视角获取的多个点云数据进行配准和融合，以构建完整的三维场景模型。
点云拼接主要包含以下步骤：
(1)数据获取：通过三维激光扫描仪、深度相机等设备采集场景点云数据，获取多个视角的点云数据集。
(2)预处理：对原始点云数据进行去噪、滤波、降采样等操作，以减少数据量、提高后续处理效率，并降低噪声对配准精度的影响。
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