ISS点云内部形状特征描述子的提取流程
- 针对输入点云的每个点p构建一个球形邻域
- 针对球形邻域内的点，依距离的反比计算每个点对中心点的贡献
- 计算每个点的协方差矩阵，并记协方差矩阵的三个特征值分别为
λ
1
\lambda_{1}
λ1、
λ
2
\lambda_{2}
λ2、
λ
3
\lambda_{3}
λ3，且
λ
1
\lambda_{1}
λ1>
λ
2
\lambda_{2}
λ2>
λ
3
\lambda_{3}
λ3
- 设置阈值
ϵ
1
\epsilon_{1}
ϵ1、
ϵ
2
\epsilon_{2}
ϵ2, 通常情况下，
ϵ
1
\epsilon_{1}
ϵ1、
ϵ
2
\epsilon_{2}
ϵ2小于1，满足
λ
1
/
λ
2
<
ϵ
1
\lambda_{1} / \lambda_{2} <\epsilon_{1}
λ1/λ2<ϵ1、
λ
2
/
λ
3
<
ϵ
2
\lambda_{2} / \lambda_{3}<\epsilon_{2}
λ2/λ3<ϵ2的点即为关键点
- 基于
λ
3
\lambda_{3}
λ3的值对点云进行NMS过滤
- 重复上述步骤，即可获得所有关键点
直方图通常会忽略三维空间中点的分布，因此我们可以通过保存点的坐标的方式来刻画点的分布