一种新的点云数据特征骨架提取方法
提取点云特征方法
提取点云特征方法提取点云特征是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要问题。
点云是由大量离散的三维点构成的数据集，常见于激光雷达或深度摄像头等设备的输出。
点云特征提取的目标是从原始点云数据中提取出能够描述点云形状、结构和特征的信息，用于点云分类、分割、匹配等应用。
在点云特征提取中，常用的方法包括几何特征提取、局部特征提取和全局特征提取。
几何特征提取是通过计算点云的几何属性来描述点云的形状和结构。
常见的几何特征包括点云的表面法向量、曲率、曲率变化、高斯曲率等。
这些几何特征可以通过计算点云中每个点的邻域信息来得到，例如使用最近邻搜索算法来获取每个点的邻域点，然后通过计算邻域点的均值、方差等统计量来得到几何特征。
局部特征提取是指从点云的局部区域中提取特征。
在点云中，不同的区域可能具有不同的几何结构和形状特征，因此通过提取局部特征可以更好地描述点云的细节。
常见的局部特征包括PFH（点特征直方图）、FPFH（快速点特征直方图）、SHOT（旋转不变特征）等。
这些局部特征可以通过计算每个点的邻域点之间的关系来得到，例如计算点与其邻域点之间的法向量差异、角度差异等。
全局特征提取是指从整个点云中提取特征。
与局部特征不同，全局特征能够更好地描述点云的整体形状和结构。
常见的全局特征包括点云的形状描述符、傅里叶描述符、网格描述符等。
这些全局特征可以通过对整个点云进行采样或分割，然后计算采样或分割后的点云的特征来得到。
除了几何、局部和全局特征外，还有一些新的特征提取方法被提出，如深度学习方法。
深度学习方法通过神经网络模型学习点云的特征表示，能够自动学习到更高级别的特征。
这些方法通常使用卷积神经网络（CNN）或图卷积网络（GCN）来处理点云数据。
提取点云特征是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题。
几何特征、局部特征、全局特征以及深度学习方法都是常用的点云特征提取方法。
这些方法能够从点云数据中提取出能够描述点云形状、结构和特征的信息，为点云分类、分割、匹配等应用提供基础。
一种新的点云数据特征骨架提取方法
一种新的点云数据特征骨架提取方法
邹万红;陈志杨;叶修梓;张三元
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2008(042)012
【摘要】为解决点云数据的线骨架提取问题,为点云数据的后续几何处理的奠定基础,提出了一种新的点云数据骨架提取方法.通过对点云数据的空间层次剖分后建立其简化模型,可有效地避免噪声点对骨架的干扰;根据离散Morse理论,从简化模型中提取主要的特征点,用测地线连接这些主要特征点可得到模型的初步骨架.采用可见反力场方法将初步骨架内推至模型内部,对内推后的骨架光顺及聚类后形成最终骨架.该方法能够直接处理带噪声数据的大规模点云数据,所形成的骨架连续.
【总页数】5页(P2103-2107)
【作者】邹万红;陈志杨;叶修梓;张三元
【作者单位】浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江工业大学,软件学院,浙江,杭州,310014;浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江大学,CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种新的散乱点云尖锐特征提取方法 [J], 吾守尔·斯拉木;曹巨明
2.一种树枝点云的骨架提取方法 [J], 赵艳妮;郭华磊
3.一种新的固体潮观测数据特征量提取方法 [J], 吕品姬;赵斌;陈志遥;李正媛
4.点云数据特征点提取方法的比较 [J], 杨斌杰;鲁铁定
5.基于曲率法线流的树点云骨架提取方法 [J], 郝腾宇; 耿楠; 胡少军; 张志毅
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提取点云特征方法
提取点云特征方法点云是由大量的离散点组成的三维数据集，广泛应用于计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域。
点云特征提取是点云处理的关键步骤之一，通过提取点云中的特征信息，可以用于点云分类、目标检测、场景分析等任务。
本文将介绍几种常见的点云特征提取方法。
1. 表面特征提取方法表面特征是指点云中描述物体表面形状和几何结构的特征，常用于点云配准、形状识别等任务。
其中，最常用的表面特征提取方法是法线估计。
法线是表面上某一点的方向向量，可以描述该点的曲率和法向量信息。
法线估计可以通过最近邻搜索、基于协方差矩阵的方法等实现。
在点云中，每个点的法线可以由其邻域内的其他点计算得到。
2. 局部特征提取方法局部特征是指点云中描述局部区域的特征，常用于点云配准、物体识别等任务。
其中，最常用的局部特征提取方法是SHOT （Signature of Histograms of OrienTations）。
SHOT方法通过计算点云中每个点的特征向量，来描述其周围点的分布情况和几何结构。
该方法可以有效地捕捉点云的局部形状信息，具有较好的鲁棒性和判别性。
3. 全局特征提取方法全局特征是指点云中描述整体形状和结构的特征，常用于点云分类、目标检测等任务。
其中，最常用的全局特征提取方法是VFH （Viewpoint Feature Histogram）。
VFH方法通过将点云投影到二维直方图中，统计直方图中每个bin的点的分布情况，来描述整体形状和结构。
该方法具有较好的鲁棒性和判别性，适用于不同视角和尺度的点云数据。
4. 深度学习方法近年来，深度学习在点云处理中取得了重要的突破。
深度学习方法通过构建神经网络模型，可以端到端地学习点云的特征表示。
其中，PointNet是最早提出的点云分类方法，通过对每个点进行特征提取和聚合，实现了点云的全局特征提取。
后续的研究工作中，还提出了PointNet++、DGCNN等方法，进一步提高了点云特征提取的性能和效果。
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取（原创实用版）目录一、引言二、拉普拉斯算子迭代法简介三、点云骨架提取的必要性四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法五、实验结果与分析六、结论正文一、引言随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、计算机视觉等。
点云数据通常包含大量冗余信息，这就需要对点云进行处理以减少数据量，提高数据质量。
点云骨架提取就是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点，它是点云处理的基础步骤。
本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
二、拉普拉斯算子迭代法简介拉普拉斯算子是一种常用的图像平滑算子，它可以通过迭代法求解。
拉普拉斯算子迭代法的基本思想是：在保持边界不变的情况下，对图像进行平滑处理，使得图像的能量函数值不断减小，直至收敛到最小值。
三、点云骨架提取的必要性点云骨架提取是点云处理中的关键步骤，其主要目的是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点。
点云骨架提取对于点云的简化、特征提取、匹配和识别等后续处理具有重要意义。
四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
该方法首先对点云进行预处理，包括去噪、采样等操作；然后计算点云的拉普拉斯矩阵；接着通过迭代法求解拉普拉斯矩阵的特征值和对应的特征向量，得到点云的骨架点；最后对骨架点进行排序，得到点云的骨架。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个点云数据集上进行了实验。
实验结果表明，本文提出的方法在提取点云骨架方面具有较高的准确性和效率。
同时，我们还对不同参数设置下的方法进行了比较，结果表明，合理的参数设置可以进一步提高方法的性能。
六、结论本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
实验结果表明，该方法具有较高的准确性和效率，可以为点云的后续处理提供有效的支持。
点云特征提取算法
点云特征提取算法
点云特征提取算法是一种用于从三维点云数据中提取有意义的特征的计算机视觉算法。
点云是由大量的三维点构成的数据集，通常由激光扫描仪或结构光相机等设备获取。
点云特征提取算法可以将点云数据转化为一系列具有意义的特征，从而实现对点云数据的分析和处理。
常见的点云特征包括曲率、法向量、表面粗糙度、点密度等。
其中，曲率是点云表面的弯曲程度，法向量是表面在该点的方向，表面粗糙度是指表面的粗糙程度，点密度是指单位面积内点的数量。
这些特征可以用于点云的分类、分割、配准、重建等应用中。
目前，常见的点云特征提取算法包括基于协方差矩阵的方法、基于领域的方法、基于深度学习的方法等。
基于协方差矩阵的方法通过计算每个点的邻域协方差矩阵来提取特征，其中特征向量和特征值反映了点云表面的曲率和法向量。
基于领域的方法则通过对点云的邻域进行分析来提取特征，例如计算邻域内点的距离和角度等。
基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来提取点云的特征。
点云特征提取算法在计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
- 1 -。
点云模型的几何参数提取
点云模型的几何参数提取点云模型是一种用于表示三维物体的数据结构，由大量的离散点构成。
在计算机图形学、计算机视觉和机器人领域，点云模型的几何参数提取是一个重要的任务，可以用来描述点云的形状、曲率等特征。
本文将介绍点云模型的几何参数提取方法，包括表面法线、曲率和拓扑结构等内容。
表面法线是点云模型中最基本的几何参数之一，用于描述点云的朝向。
在点云模型中，每个点都有一个法向量与之对应，表示该点所在位置的曲面的法线方向。
计算点云模型的表面法线可以采用最小二乘法或基于协方差矩阵的方法。
最小二乘法通过拟合点云模型的邻域点来估计法线方向，而基于协方差矩阵的方法则利用点云模型的协方差矩阵来计算法线方向。
通过计算表面法线，可以得到点云模型的曲面特征，比如平面、曲面或棱角。
曲率是点云模型的另一个重要几何参数，用于描述点云模型的曲率变化情况。
曲率可以反映点云模型在某一点上的曲面弯曲程度，是点云模型的一个局部几何特征。
计算点云模型的曲率可以采用最小二乘拟合法或基于协方差矩阵的方法。
最小二乘拟合法通过拟合点云模型的邻域点来估计曲率，而基于协方差矩阵的方法则利用点云模型的协方差矩阵来计算曲率。
通过计算曲率，可以得到点云模型的曲面特征，比如凹凸性、平滑度等。
拓扑结构是点云模型的另一个重要几何参数，用于描述点云模型中点与点之间的连接关系。
拓扑结构可以用于表示点云模型的形状、边界等信息。
常用的拓扑结构包括无向图、有向图和三角网格等。
在点云模型中，通过计算点与点之间的距离或邻域关系，可以得到点云模型的拓扑结构。
拓扑结构可以用来分析点云模型的形状特征，比如孔洞、封闭性等。
除了上述几何参数外，点云模型的几何参数提取还可以包括其他一些特征，比如点云的体素表示、点云的边界框等。
体素表示是一种常用的点云模型表示方法，将点云模型划分为一系列小立方体单元，并统计每个单元内点的数量或属性值。
边界框是指包围点云模型的最小矩形框，可以用来描述点云模型的尺寸和位置。
提取点云特征方法
提取点云特征方法引言随着三维点云数据的广泛应用，如三维建模、物体识别和地图构建等领域，点云特征的提取变得越来越重要。
点云特征可以帮助我们理解点云数据的结构和属性，从而进行后续的分析和处理。
本文将介绍几种常用的点云特征提取方法，包括形状特征、表面特征和局部特征。
一、形状特征提取形状特征是描述点云数据整体形状的特征，常用的形状特征提取方法有以下几种：1. 体素化法：将点云数据转化为三维体素网格，通过统计每个体素内点的密度或其他属性来描述点云的形状。
2. 轮廓描述法：根据点云数据的边界轮廓，计算形状的几何特征，如周长、面积等。
3. 曲率法：通过计算点云数据上每个点的曲率来描述形状的变化，曲率越大表示形状变化越明显。
二、表面特征提取表面特征是描述点云数据表面细节的特征，常用的表面特征提取方法有以下几种：1. 法线估计法：通过计算点云数据上每个点的法线方向来描述表面的变化，法线可以表示表面的倾斜度和曲率。
2. 法线直方图法：将点云数据划分为小区域，计算每个区域内点的法线方向，并统计法线方向的分布情况，得到法线直方图表示表面特征。
3. 着色法：通过给点云数据上的点添加颜色信息，如RGB值或灰度值，来描述表面的纹理特征。
三、局部特征提取局部特征是描述点云数据局部区域的特征，常用的局部特征提取方法有以下几种：1. 邻域统计法：对于每个点，计算其邻域内点的某种统计信息，如平均距离、标准差等，来描述点的局部特征。
2. 区域生长法：将点云数据划分为小区域，通过判断邻域内点的相似性来进行区域生长，并提取区域的特征。
3. 局部表面拟合法：对于每个点，通过拟合其邻域内的局部表面来描述点的局部特征，拟合方法可以是平面、曲面等。
结论点云特征提取是点云数据处理的基础工作，对于后续的点云分析和应用具有重要意义。
本文介绍了几种常用的点云特征提取方法，包括形状特征、表面特征和局部特征。
这些方法可以根据实际需求选择合适的特征进行提取，并结合其他算法和技术进行进一步的点云数据处理和分析。
点云特征提取
点云特征提取
点云特征提取是机器视觉中的一项关键技术。
点云技术的应用主要包括机器视觉中的三维重建、地理信息获取、环境探测以及安全监测等方面。
其精度越高，获取的信息越详实，在这些领域的应用效果也就越明显。
点云特征提取主要依赖以下技术：首先，利用激光雷达或者摄像机采集实体点云数据；其次，依托理论算法对采集的点云数据进行处理，包括细分、重建、识别以及特征提取等；最后，利用深度学习算法对特征提取的结果进行分类。
点云的特征提取主要由两种方法，以及它们的组合来实现：第一种方法是基于点云分析和提取其中的特征点，从而对对象进行识别或者跟踪，如基于半聚类、生成对抗网络等方法；第二种方法是基于多维几何特征定义和提取，如基于曲率、表面网格抽取、多边形正则化等方法。
点云特征提取是现今机器视觉技术应用的关键因素，其可视化结果可以辅助机器视觉任务的判断，获取的应用效果也是相当的明显。
基于激光雷达和摄像机以及理论算法和深度学习算法这四方面的技术，可以将点云数据准确的进行特征提取，为机器视觉的任务的实现提供帮助。
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Jo urnal of Zhejiang U niversity ( Engineering Science)
浙 江 大 学 学 报 ( 工学版)
Vol . 42 No . 12 Dec. 2008
DO I : 10. 3785/ j. issn. 10082973X. 2008. 12. 012
Fig. 2 Result s of different split algo ri分终止条件包括叶
结点内的点数量或叶结点的最大简化误差 . 对骨架提 取而言 ,处理模型表面的高曲率的细节或噪声点是非 常困难的 ,因此希望通过简化过程来 “抹平” 这些表面 细节以及去除噪声数据 . 本文以叶结点数量为剖分终 止条件 . 为同时控制叶结点数量和简化误差 ,建立了 叶结点的一个优先队列 . 优先队列排序准则为 OBB 的面积 AL 与体积 V L 的混合函数 O ( L ) =α AL + ( 1 α ) V L ,式中 : α为权系数 ,本文实验中取 0. 3. 1. 2 定义简化模型 完成点云数据的 OBB Tree 构建后 , 可以根据 OBB Tree 建立一个不但有几何信息而且有拓扑信 息的几何模型 . 为表述方便 , 先约定以下符号 . 1) T ( P) : 由点云数据 P 所构建的 OBB Tree ,| ( ) T P | 表示 OBB Tree 的叶结点数目 . 2) L i 、 B ( L i ) 及 P ( L i ) : L i 表示 T ( P) 的第 i 个 叶结点 , B ( L i ) 表示 L i 的有向包围盒 ; P ( L i ) 表示 L i 内所包含的部分点云数据 . 3) M ( T ( P) ) : 由 T ( P) 及 P 所确定的几何模 型 . M ( T ( P) ) = { V , E} , 其中 , V = { V ( x , y , z ) , N } 为 M ( T ( P) ) 顶点的坐标以及法向量等几何信息 , E 为拓扑信息 . V 、 E 值按下面的方法确定 . 4) 几何信息 V i = { V i ( x , y , z ) , N i } :每一个叶结 点 L i 对应一个顶点 V i . V i 的坐标 V i ( x , y , z ) 等于 B ( L i ) 的形心坐标 . V i 的法向量 N V i 等于 P ( L i ) 各点 的法向量 N p 的加权平均值 , 即
确定 M ( T ( P) ) 后 , 可由 Dijkst ra 算法确定点云 数据任意两点间的最小测地距离 . 1. 3 讨论 点云的分片数目 n 决定了简化模型对原模型的 近似程度 . n 越大 , 简化模型和点云数据间的几何近 似误差就越小 , 但相应分片和后续骨架处理过程的 计算量也越大 . 对骨架提取而言 , 在拓扑不变的情况 下 , 同一模型在不同简化程度下的多分辨率表示的 骨架应基本一致 . 这也是 Thinning 方法的基础 , 因 此 , 理论上而言只要保证简化模型与原点云数据拓 扑保持不变 , n 越小越好 . 但如果 n 过小 , 拓扑发生 变化时会影响骨架提取效果 , 在图 3 中 , 当简化率取 1/ 400 时 , 会导致部分骨架丢失 . 在本文实验中 , n 取 点云数据点数量的 1/ 50～1/ 120 左右 .
A ne w method for extracting feature skeleton from point cloud
ZOU Wan2ho ng1 , C H EN Zhi2yang2 , YE Xiu2zi1 , ZHAN G San2yuan1
( 1 . S t ate Key L aboratory of CA D an d CG , Zhej i an g U ni versit y , H an gz hou 310027 , Chi na;
浙江大学学报 ( 工学版) 网址 : www. journals. zju. edu. cn/ eng
基金项目 : 国家 “863” 高技术研究发展计划资助项目 (2007AA01Z311 , 2007AA04Z1A5) . 作者简介 : 邹万红 (1976 - ) ,男 ,湖南郴州人 ,博士生 ,主要研究方向为点模型几何造型 、 计算机图形学、 CAD. E2mail : wh_zou @zju. edu. cn 通讯联系人 : 叶修梓 ,男 ,长江学者特聘教授 ,博导 . E2mail : yxz @zju. edu. cn
收稿日期 : 2007209207.
丢失一些模型特征 ,显得较为粗糙 . 本文提出了一种新的点云骨架提取方法 , 算法 大致分以下几个步骤 : 1) 建立简化模型 : 用空间层次剖分的方法对模 型进行分片 ,为每个分片计算一个简化表示 ,可建立 点云数据的简化模型 ; 2) 形成初始骨架 : 根据离散 Mo rse 理论 , 可以 从简化模型中确定特征点 , 用测地线依次连接这些 特征点形成了初始骨架 ; 3) 骨架内推 : 采用可见反力场方法 ,可以将位于 模型表面的初始骨架 “推” 至模型内部 , 对内推后的 骨架按角度聚类和光顺后就得到了最终的骨架 .
Mo rse 理论 ,从简化模型中提取主要的特征点 ,用测地线连接这些主要特征点可得到模型的初步骨架 . 采用可见反
力场方法将初步骨架内推至模型内部 ,对内推后的骨架光顺及聚类后形成最终骨架 . 该方法能够直接处理带噪声 数据的大规模点云数据 ,所形成的骨架连续 . 关键词 : 点云 ; 骨架 ; 层次体包围盒 ; 特征点 ; 可见反力场 中图分类号 : TP391. 41 文献标识码 : A 文章编号 : 10082973X(2008) 1222103205
Fig. 1 Sp here Tree and OBB Tree
L i 和 L j 间添加一条边 E ij = V i V j . 若 B ( L k ) 没有相
交的包围盒 , 为避免叶结点 L k 成为孤立的顶点 , 将
第 12 期
邹万红 ,等 : 一种新的点云数据特征骨架提取方法
2105
L k 与其最近的叶结点的包围盒形心相连 .
中轴是模型的最大内切球球心的轨迹 , 一维骨 架是中轴的子集[ 1 ] . 一维骨架常简称为骨架 ,作为模 型形状信息的低维表示 , 骨架被广泛应用于虚拟导 航、 对象识别和匹配 、 计算机动画 、 三维模型表示和 [2 ] 三维模型编辑 . 目前已有多种方法可用于网格模 型提取骨架 [ 3 ] . 本文的处理对象是点云数据 ,与网格 模型相比 ,点云数据缺少连接拓扑信息 ,多数方法不 能 直 接 用 于 点 云 数 据 的 骨 架 提 取. 虽 然 基 于 Voro noi 图的几何方法 [ 4 ] 能直接处理点云数据 , 但 其显著缺点是对噪声数据比较敏感 . 另一种直接从 点云数据提取骨架的算法是 Level2set 方法 [ 5 ] ,这类 方法同样受噪声数据的影响 , 而且其提取的骨架常
2 . Col le ge of S of t w a re , Zhej i an g U ni versit y of Technolog y , H an gz hou 310014 , Chi na)
Abstract : A simplified geometric model was constructed for point clouds , which is not sensitive to noises. Then feature points were found from the simplified model by Morse theory. Connecting those features by geodesic lines , an initial skeleton could be obtained , which were pushed inside the point cloud by visible repulsive forces. The skeletons were then smoothed and clustered with angle threshold to form a final skeleton. The method can process large point cloud model with noises , and the extracted skeletons are continuous. Key words : point clo ud ; skeleto n ; hierarchical bo und volume ; feat ure point ; visible rep ul sive force field
一种新的点云数据特征骨架提取方法
邹万红1 ,陈志杨2 ,叶修梓1 ,张三元1
( 1. 浙江大学 CAD &C G 国家重点实验室 ,浙江 杭州 310027 ;2. 浙江工业大学 软件学院 ,浙江 杭州 310014)
摘 要 : 为解决点云数据的线骨架提取问题 ,为点云数据的后续几何处理的奠定基础 ,提出了一种新的点云数据骨 架提取方法 . 通过对点云数据的空间层次剖分后建立其简化模型 , 可有效地避免噪声点对骨架的干扰 ; 根据离散
与现有的点云数据骨架提取算法方法相比 ,本文 的方法对噪声数据不敏感 ,能直接处理大规模的点 云 ,而且计算速度快 ,所抽取出来的骨架稳定性较好. 不同于具有严格数学定义的模型中轴或中值 面 ,特征骨架属于线骨架[ 2 ] . 线骨架没有严格的数学 定义 ,通常通过一些定性的方法如连续性 、 中心性对 所提取的骨架进行度量 . 本文所提取的骨架由中心 点和各特征点之间连接构成 ,满足连续性要求 ,通过 可见反力场将骨架内推 ,可满足中心性要求 .
NV i = FZ (
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∑ D ( p ,V )
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