本节提出了PFH公式的简单化,称为快速点特征直方图(FPFH:fast point feature histograms),它将算法的计算复杂度降低到O(NK),同时仍然保留了PFH的大部分判别能力。 4.FPFH的原理 step1,只计算每个查询点Pq和它邻域点之间的三个特征元素(参考PFH),在这里不同于PFH:PFH是计算邻域点所有组合的特征元素,而这一步只计...
快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)是一种基于点及其邻域点之间法向夹角、点间连线夹角关系的特征描述子,是一种由点特征直方图(Point feature Histograms,PFH)改进的算法,保留了PFH中对点描述的主要几何特性,并将计算复杂度从O(nk^2)降低到O(nk),其中n为点云数据中点的个数,k为每个点的邻域包...
因而,Rosu 博士在保留 PFH 核心思想上提出了 Fast PFH(FPFH)特征描述子,将计算复杂度将为 O(nk)。具体而言: (1)将 <\alpha, \phi, \theta, d>特征简化为 <\alpha, \phi, \theta>,这称为 Simplified Point Feature Histogram (SPFH); (2)修正了 k 邻域点对的统计方式,分为两部分:一部分是查询点 ...
(1)FPFH没有对全互联点Pq的所有邻近点的计算参数进行统计,因此可能漏掉了一些重要的点对,而这些漏掉的点对可能对捕捉查询点周围的几何特征有贡献。 (2)PFH特征模型是对查询点周围的一个精确的邻域半径内,而FPFH还包括r范围以外2r以内的额外点对。 (3)因为重新计算权重的方式,FPFH通过结合SFPH的值,重新捕获邻近...
FPFH PFH能保留比较到信息,但其时间复杂度较高,当遇到大规模数据时,会出现效率低下的现象,因此,在此基础上,提出了一个fast,到底有多快呢,不好意思,我也不知道,只能说是在尽可能不损失PFH信息的前提下,讲时间复杂度由O(k2)降低到O(k).
PCL中PFH、FPFH理论 基本概述快速点特征直方图(FastPointFeatureHistograms,FPFH)是一种基于点及其邻域点之间法向夹角、点间连线夹角关系的特征描述子,是一种由点特征直方图(Point...k+1个点,就会得到四元组。 忽略信息并不重要的d,并将剩余的三维高维空间上的向量转化为直方图表示,首先把每一维都当作是一个坐标轴,...
描述子-FPFH&SHOT&NARF 内点云的数量。 3.FPFH的由来 具有n个点的点云p的点特征直方图的理论计算复杂度为o(nk^2),其中k是点云p中每个点p的邻近数。在密集点邻域中计算点特征柱状图可以表示映射框架中的主要瓶颈之一。本节提出了PFH公式的简单化,称为快速点特征直方图(FPFH:fastpointfeaturehistograms),它将算...
FPFH特征描述子 对PFH特征进一步优化升级就得到了快速点特征直方图(FPFH)。FPFH计算过程与PFH计算过程大同小异。对于任意一点Dq(红色标注)和其k邻域点D1~D5,分别根据与每一个邻域点构建局部坐标系,得到与每一个k邻域点的四元组,经过统计得到点特征直方图由于缺少了邻域点与邻域点之间的两两互联关系被称作简化的点特...
第一种:基于统计直方图的方法。统计所要描述点周围点的信息,并组合成直方图向量,用于描述该点,代表算法PFH,FPFH,PPF等;这类方法容易受旋转、镜像的影响。 第二种:基于签名的方法。同样是描述点周围点信息,但该类方法同样将点集的结构信息进行统计,用于消除旋转、镜像的影响。
【精选】三维特征描述子:PFH、FPFH、VFH、PPF_法向量、fpfh描述子-CSDN博客 有A、B两个点云,在B中找到A通过刚性变换的变换过程即为姿态估计。在变换的过程中大小方向等相匹配。Robust pose estimation of rigid objects Robust pose estimation of rigid objects — Point Cloud Library 0.0 documentation...