matching de nuage de points

Bonjour à tous,

Je souhaiterais matcher deux nuages de points, pour se faire j'utilise un algo style ICP :
- Je sélectionne aléatoirement des points dans le premier nuage;
- Dans le deuxième nuage je recherche les points qui correspondent à ceux sélectionnés à l'aide des k plus proches voisins;
- Je recherche les paramètres d'échelles, de translation et de rotation qui minimisent la distance entre les points sélectionnés dans les deux nuages;
- J'applique ces transformations au nuage 1;
- Je recommence tout jusqu'à stabilisation des paramètres obtenus.

Mon problème c'est que pour que cela fonctionne mes nuages doivent déjà être très proches et que ces derniers n'ont pas exactement la même forme.
Connaîtriez-vous une méthode (préprocessing) qui me permettrait de rapprocher les deux nuages points pour lancer mon algo.
Connaîtriez-vous une autre méthode que les k-plus proches voisins pour avoir un meilleur appariement des points entre les deux nuages svp ?

Lorsqu'on a beaucoup de points a faire correspondre, il vaut mieux commencer par réduire le nombre de points.

Les deux grandes approches traditionnelles sont:
1. la sélection/élimination des candidats (RANSAC, ...)
2. la construction de nouvelles données moins nombreuses (keypoints, features, ...).

La seconde approche donne généralement de meilleurs résultats pour une première estimation. La première approche permet ensuite d'affiner l'estimation.

Selon la nature des tes données de départ (scan 3d, ...) il existe des algos/features spécialisés. Tu peux regarder sur le site "pointclouds.org" pour des exemples.

Merci pseudocode,

J'aurais une autre question, lorsqu'on fait la mise en correspondance des points avec les k plus proches voisins comment détermine t-on les mauvais appariement (dans le but de les pondérer pour en diminuer les effets dans la résolution du problème des moindres carrées)?

Sans avoir une "feature" associé a chaque point, il est impossible de savoir si un appariement est bon ou mauvais.

Sans "feature", tout ce qu'on peut dire c'est qu'un appariement est possible (les 2 points sont proches), soit impossible (les 2 points sont éloignés). Mais on ne peut pas qualifier l'appariement de bon ou mauvais.

On peut par contre qualifier la totalité des appariements. Si beaucoup de points sont appariés c'est bon, et si peu de points sont appariés c'est mauvais. :D

Quelles types de features peut-on déterminer sur un nuage de points sachant que l'on a que les coordonnées x et y ?