近日，云鼎4118网站马丽涛教授与合作者在国际知名期刊《IEEE Transactions on Image Processing》上发表研究成果“Litao Ma, Wei Bian*, Xiaoping Xue. Point clouds matching based on discrete optimal transport. IEEE Transactions on Image Processing. 2024,33:5650-5662”。马丽涛教授为该成果的第一作者，哈尔滨工业大学边伟教授为通讯作者，《IEEE Transactions on Image Processing》是中科院SCI分区大类计算机科学一区TOP期刊，影响因子：10.6。

该成果为解决离散最优传输(discrete optimal transport，DOT)在大规模仿射甚至非线性变换的点云匹配问题中存在的稳健性低、对具有复杂变形以及存在噪声和离群点时匹配精度低等问题，首先从理论上分析了采用先验概率对点云精确匹配的重要性；其次，通过引入正交矩阵和对角矩阵提出了一种改进的DOT模型和一个松弛正则的DOT模型，并分别设计了两种模型的求解算法；最后，结合真实数据集开展了在仿射、大规模旋转、拉伸、存在噪声和离群点等情形下的实验。与传统的DOT方法、以及CPD、APM、RANSAC、TPS-ICP、TPS-RPM、RPMNet等其他先进点云匹配方法相比，实验结果体现了所构建模型的优越性和稳健性。