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点云深度特征提取
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分点云预处理与特征工程 2
第二部分基于几何特征的点云特征提取 5
第三部分基于拓扑特征的点云特征提取 7
第四部分局部特征描述符在点云中的应用 10
第五部分全局特征描述符在点云中的应用 14
第六部分神经网络在点云特征提取中的应用 16
第七部分基于转换的点云特征提取 19
第八部分点云特征提取的应用领域 23
第一部分点云预处理与特征工程
关键词
关键要点
点云降噪
1.统计滤波:利用点云中相邻点的统计信息,去除孤立点和噪音。例如,均值滤波和中值滤波。
2.空间滤波:根据点云中相邻点的空间分布,去除噪音。例如,双线性滤波和高斯滤波。
3.基于曲率的滤波:利用点云中点与邻近点之间的曲率差异,去除噪音。例如,主曲率分析和高斯曲率估计。
点云分割
1.区域分割:依据点云中相邻点的连通性,将点云划分为不同的区域。例如,欧几里得聚类和谱聚类。
2.基于表面法线的分割:利用点云中点的表面法线信息,将点云分割为不同的表面。例如,法线一致性聚类和法线方向直方图。
3.深度学习分割:利用卷积神经网络等深度学习模型,基于点云的几何和语义信息进行分割。例如,PointNet和PointCNN。
点云特征提取
1.几何特征:从点云中提取几何信息,例如点到点距离、法线和曲率。这些特征可以描述点云的形状和纹理。
2.拓扑特征:从点云中提取拓扑信息,例如点云的连通性、孔洞和欧拉特征数。这些特征可以描述点云的整体形状和结构。
3.语义特征:从点云中提取语义信息,例如物体类别、语义分割和实例分割。这些特征可以用于点云的识别和理解。
点云超采样
1.均匀超采样:以均匀的分辨率对点云进行超采样,生成具有更密集点的点云。例如,网格化和体素化。
2.自适应超采样:根据点云的几何特征,自适应地对点云进行超采样。例如,曲率引导超采样和局部平面拟合超采样。
3.基于学习的超采样:利用生成式神经网络,从点云中生成新的点。例如,PointNet++和GCN。
点云降维
1.主成分分析(PCA):将高维点云投影到低维空间,同时保留其主要信息。
2.线性判别分析(LDA):将高维点云投影到低维空间,同时最大化不同类别之间的差异。
3.t分布随机邻域嵌入(t-SNE):将高维点云投影到低维空间,同时保留其局部和全局邻近关系。
点云预处理
噪声去除
*去除异常值:使用统计方法(如中值滤波)或机器学习算法(如支持向量机)识别并去除点云中的噪声点。
*表面重建:使用诸如MarchingCubes或Poisson表面重建之类的算法重建点云的表面,然后通过对重建后的表面进行重采样来移除噪声。
*聚类分析:应用聚类算法(如K均值、DBSCAN)将点云分组为具有相似特征的簇。噪声点往往是孤立的或属于小簇,因此可以将其删除。
外点移除
*基于距离:识别与周围点距离异常大的点并将其移除。
*基于曲率:计算点云的曲率值,并移除曲率异常大的点。例如,飞机的翼尖往往具有较高的曲率,因此可以将这些点标记为外点。
空洞填充
*表面插值:使用Kriging或径向基函数等插值方法估计空洞区域中的点值。
*局部近似:根据相邻点的坐标和法线信息,将空洞区域中的点近似为平滑曲面或多项式。
点云特征工程
几何特征
*几何邻域描述符:包括点云的点密度、点间距离、点法线、点曲率等。
*形状特征:例如曲面面积、体积、圆度、凸度等。
*拓扑特征:例如点云的欧拉特征数、手性、连通分量数等。
纹理特征
*颜色直方图:统计点云的RGB或其他颜色通道的分布。
*纹理能量:计算点云中纹理的能量或方差,以量化纹理的粗糙度或复杂性。
*局部二值模式(LBP):描述点及其邻域中像素的局部纹理模式。
上下文特征
*空间邻接关系:利用点云中点的空间位置来建立邻接关系,并构建诸如邻接矩阵或图卷积网络等特征表示。
*场景语义信息:如果可用,利用场景语义信息(例如对象类别、语义分割标签)来增强点云特征。
其他特征
*描述符场:将点云投影到2D或3D网格上,然后计算每个网格单元上的局部特征,称为描述符场。
*点特征直方图(PFH):描述点及其局部邻域的关系。
*点对特征直方图(FPH):描述成对点的几何关系。
特征提取方法
*手工特征提取:手动定义特征并计算其值。
*深度学习特征提取:利用卷积神经网络(CNN)、点云网络(PCN)等深度学习模型自动学习表示丰富的特征。
*组合特征提取:结合手工特征和深度学习特征,形成更全面和鲁棒的特征表示。
第二部分基
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