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全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或---的进行多帧图像的配准。这两种配准方式分别称为序列配准（sequential registration）和同步配准（simultaneous registration）。

配准过程中，匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中，达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是，虽然全局配准可以减小误差，但是其消耗了较大的内存存储空间，大幅度提升了算法的时间复杂度。

pcl框架包括很多---的算法和典型的数据结构，如滤波、分割、配准、识别、追zong、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。在算法方面，pcl是一套包括数据滤波、点云配准、表面生成、图像分割和定位搜索等一系列处理点云数据的算法。例如pcl中实现管道运算的接口流程：

创建处理对象，例如滤波、特征估计、图像分割等；

通过setinputcloud输入初始点云数据，进入处理模块；

设置算法相关参数；

调用不同功能的函数实现运算，并输出结果。