点云数据处理方法
3页1、点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有 广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展,点云数据 处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能。1. 点云滤波(数据预处理)点云滤波,顾名思义,就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散 列点、孤立点点云滤波的主要方法有:双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机 采样一致滤波、VoxelGrid滤波等,这些算法都被封装在了 PCL点云库中。2. 点云关键点我们都知道在二维图像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提 取算法,这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说,关键点的数量 相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成 关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快 了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。常见的三维点云关键点提取算法有:ISS3D、Harr
2、is3D、NARF、SIFT3D,其 中NARF算法是用的比较多的。3. 特征和特征描述如果要对一个三维点云进行描述,光有点云的位置是不够的,常常需要计算 一些额外的参数,比如法线方向、曲率、纹理特征等等。如同图像的特征一样, 我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。常用的特征描述算法有:法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image 等。PFH:点特征直方图描述子,FPFH:跨苏点特征直方图描述子,FPFH是PFH 的简化形式。4. 点云配准点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准,只不过二维图像配准获取 得到的是x,y,alpha,beta等仿射变化参数,三维点云配准可以模拟三维点云 的移动和旋转,也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量,通常表达为一个4 X3的矩阵,其中3X3是旋转矩阵,1*3是平移向量。严格说来是6个参数, 因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。常用的点云配准算法有两种:正态分布变换和著名的ICP点云配准,此外还 有许多其它算法,列举如下:ICP:稳健 ICP、point to p
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