libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器；
libpcl features：实现多种三维特征，如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT，相对标准偏差，数据强度的筛选等等；
libpcl I/O：实现数据的输入和输出操作，例如点云数据文件（PCD）的读写；
libpcl segmentation：实现聚类提取，如通过采样一致性方法对一系列参数模型（如平面、柱面、球面、直线等）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等；
libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动***小二乘法平滑等；
libpcl register：实现点云配准方法，如ICP等；
libpclkeypoints：实现不同的关键点的提取方法，实景三维，这可以用来作为预处理步骤，决定在哪儿提取特征描述符；
libpcl range ：实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
莫尔条纹在生活中比较常见，如两层薄薄的丝绸重叠在一起，即可以看到不规则的莫尔(Morie)条纹。基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来，以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带，即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移，此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的深度信息，再通过逆向的解调函数，实现深度信息的***。这种方法具有精度高、实时性强的优点，但是其对光照较为敏感，抗干扰能力弱。
精细配准是一种更深层次的配准方法。经过前一步粗配准，得到了变换估计值。将此值作为初始值，在经过不断收敛与迭代的精细配准后，达到更加准确的效果。以经典的ICP算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的***近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。ICP算法能够获得精正确无误的配准结果，对自由形态曲面配准问题具有重要意义。另外还有如SAA（Simulate Anneal Arithmetic，模拟退火）算法、GA（Genetic Algorithm，遗传）算法等也有各自的特点与使用范畴。
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