1、使用扩展信号图像来估计对应点集尺度参数的迭代算法来解决各向同性的尺度配准问题：RegistrationofRangeImageswithDifferentScanningResolutions
2、将三维坐标空间和Lab颜色空间结合，生成新的六维空间，使用k-d树搜索点集之间的对应点，在提高配准精度的同时减少配准时间。通过使用颜色辅助LAB颜色空间的广义ICP：Colorsupportedgeneralized-ICP，论文解读。易受形状噪声和离群点的影响。
3、有约束的尺度和仿射ICP配准算法：AnICPVariantUsingaPoint-to-lineMetric
4、使用RANSAC来动态调整阈值：RegistrationoffixedandmodilebasedterrestialLaserdatasetswithDSM
5、基于概率的一致点漂移，将点集配准问题转化为概率密度估计问题。通过最大似然估计将高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）质心拟合到数据，能够有效处理存在噪声和离群点的点集配准问题：PointSetRegistration:CoherentPointDrift
6、有约束的尺度和仿射的ICP：AScaleStretchMethodBasedonICPfor3DDataRegistration、AffineIterativeClosestPointAlgorithmforPointSetRegistration
7、利用图像特征进行点集配准，利用图像的尺度不变特征变换减少配准过程中对应点生成的误差，提高配准准确度：LiDARPointCloudRegistrationBasedonImprovedICPMethodandSIFTFeature
8、通过高斯模型来获取更加准确和快速配准效果的概率ICP方法：Probabilityiterativeclosestpointalgorithmform-Dpointsetwithnoise、Newiterativeclosestpointalgorithmforisotropicscalingregistrationofpointsetswithnoise
9、提出使用ICP方法来求解刚体变换：Amethodforregistrationof3Dshapes、Iterativepointmatchingforregistrationoffree-formcurvesandsurfaces、ObjectModelingbyRegistrationofMultipleRangeImages
10、为了获取具有鲁棒性的表面信息的精确配准结果，使用混合遗传算法来提高准确性和鲁棒性的ICP方法：Precisionrangeimageregistrationusingarobustsurfaceinterpenetrationmeasureandenhancedgeneticalgorithms
11、利用加速分割测试特征寻找图像中灰度变化明显的特征点，并利用特征点实现快速鲁棒的图像配准：MachineLearningforHigh-speedCornerDetection
12、使用对数数据点搜索和分层模型点选择方法来加速匹配速度：AfastICPAlgorithmfor3DHumanBodyMotionTracking
13、基于快速特征直方图的点集配准算法，并使用局部非线性的优化器，通过特征提取获得点集对应关系的方法：FastPointFeatureHistograms(FPFH)for3DRegistration
14、在迭代步骤中直接通过对应点计算出尺度、旋转和平移变换，算法计算速度较快但稳定性较差：PointSetRegistrationwithIntegratedScaleEstimation
15、修建的ICP(TrICP)：RobustEuclideanalignmentof3Dpointsets:thetrimmediterativeclosestpointalgorithm
16、对于3D表面采样点通过使用多个z的缓存来加速配准的方法：FastGlobalRegistrationof3DSampledSurfacesUsingaMulti-Z-BufferTechnique
17、提出Levenberg-Marquardt优化算法：Robustregistrationof2Dand3Dpointsets
18、基于几何不变的三维表面特征点的点集配准算法，该三维曲面的极值点对于刚体的旋转平移具有不变性，这类三维几何特征点提高了配准的鲁棒性和精度，但是提取特征点的计算复杂度较高：NewfeaturePointsBasedonGeometricInvariantsfor3DImageRegistration
19、对对应点建立的搜索速度和算法的优化方法提出的改进：Approximatek-DTreeSearchforEfficientICP、Catchedk-DTreeSearchforICPAlgorithm
20、基于欧几里得不变特征点的配准算法，可以找到更为鲁棒的对应关系，降低算法陷入局部最小的概率，配准结果易受噪声影响：ICPregistrationUsingInvariantFeatures
21、可以快速的匹配两个域的图像的改进ICP算法：Efficient VariantsoftheICPAlgorithm
22、具有角点约束的精确迭代最近点算法用于各向同性缩放配准：Preciseiterativeclosestpointalgorithmwith cornerpointconstraintfor isotropicscalingregistration
23、提出通过树的搜索方法来加速用于形状配准的ICP算法：FastICPAlgorithm forShapeRegistration
24、结合颜色辅助的精确的点集配准框架：AProbabilisticFrameworkforColor-BasedPointSetRegistration
25、在传统三维坐标下加入图像的色调信息，构成新的四维空间，并使用k-d树最近邻搜索寻找对应点，加快了收敛速度。使用色彩辅助HSV色彩空间来进行4D的ICP配准：Colorpointcloudregistrationwith4DICPalgorithm。易受形状噪声和离群点的影响。
26、使用最大相关熵准则来处理异常值和噪声的鲁棒配准算法：Precise2Dpointsetregistrationusingiterativeclosestalgorithmandcorrentropy
27、将HSV颜色信息引入基于相关熵的ICP配准算法中，实现了鲁棒的RGB-D数据配准：PrecisePointSetRegistrationwithColorAssistedandCorrentropyfor3DReconstruction