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 ...
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...
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,...
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 个数。 PFH特征描述子 PFH描述子通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异,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...合并得出了浮点值的一个33元素的特征向量,这样我们就得到了一个拥有33个元素的特征...
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。
PFH 点特征直方图计算方式 vector组合方式 FPFH FAST点特征直方图计算方式 参考 PFH 点特征直方图计算方式 vector组合方式 pcl中对其实现使用了三个角度,而没有使用长度,对每一个角度划分为5个区域(bin),然后接下来就是将这3种特征的5个Bin组合成一个vector,有两张方式: ...
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...
FPFH描述子旨在降低计算复杂度，其主要改进点在于简化PFH特征，将特征简化为SPFH，并采用加权平均的方式修正k邻域点对的统计方式，将搜索空间扩大至最多2r范围。此外，FPFH描述子通过将三个角度特征的特征矢量线性连接在一起，简化特征空间，实现更紧凑的描述。FPFH描述子计算流程包括简化特征、统计点对特征...