在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多...在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。展开更多
文摘在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。
