Fast Point Feature Histograms (FPFH) for 3D registration¶
论文地址¶
https://www.cvl.iis.u-tokyo.ac.jp/class2016/2016w/papers/6.3DdataProcessing/Rusu_FPFH_ICRA2009.pdf
摘要¶
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在我们最近的工作中，我们提出了点特征直方图（PFH）作为鲁棒的多维特征，用于描述3D点云数据集的点p周围的局部几何结构。在本文中，我们修改了它们的数学表达式，并对它们在重叠点云视图的3D配准问题上的鲁棒性和复杂性进行了严格的分析。 更具体地说，我们提出了几种优化方案，通过缓存先前计算的值或修改其理论公式，大大减少了计算时间。后者产生了一种新型的局部特征，称为快速点特征直方图（FPFH），它保留了PFH的大部分判别能力。此外， 我们提出了一种用于实时应用的FPFH特征的在线计算算法。为了验证我们的结果，我们展示了它们在3D配准方面的效率，并提出了一种新的基于样本一致性的方法，用于将两个数据集带入局部非线性优化器的收敛池： SAC-IA（sample consensus Initial Alignment）。
前面的工作提出了PFH，复杂度是O(n^2)，这篇工作是增量工作，通过在计算的过程中缓存前面的计算结果从而加速计算，同时保留特征的大部分表达能力