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点云PFH特征描述子
- 一、概述
- 1.1 概念
- 1.2 算法原理
- 二、代码实现
- 三、结果示例
一、概述
1.1 概念
点特征直方图PFH(Point Feature Histograms)描述子：用于表示点云中每个点的局部几何形状信息，它是一种直方图描述子，包括了点云的法线方向和曲率信息，PFH描述子可以帮助区分不同形状的物体。
1.2 算法原理
PFH计算方式通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异，并形成一个多维直方图对点的k邻域几何属性进行描述。直方图所在的高维超空间为特征表示提供了一个可度量的信息空间，对点云对应曲面的6维姿态来说它具有不变性，并且在不同的采样密度或邻域的噪音等级下具有鲁棒性。
点特征直方图（PFH）表示法是基于点与其k邻域之间的关系以及它们的估计法线，简言之，它考虑估计法线方向之间所有的相互作用，试图捕获最好的样本表面变化情况，以描述样本的几何特征。因此，合成特征超空间取决于每个点的表面法线估计的质量。
如图1所示，表示的是一个查询点(Pq) 的PFH计算的影响区域，Pq 用红色标注并放在圆球的中间位置，半径为r， (Pq)的所有k邻元素（即与点Pq的距离小于半径r的所有点）全部互相连接在一个网络中。最终的PFH描述子通过计算邻域内所有两点之间关系而得到的直方图，因此存在一个O(k2) 的计算复杂性。