ICP之点云特征计算

这次我们来聊一下点云的特征计算方法， 主流的有两类
1：基于直方图的特征计算
2：基于签名的特征计算
这次我将介绍基于直方图的方式。

基于直方图的特征方法中，PFH（Point Feature Histograms）和FPFH（Fast Point Feature Histograms）是两种常用的局部特征描述符。它们主要用于点云配准任务中，通过计算点云中每个点的局部特征来进行匹配。以下是对这两种方法的分析：

1. PFH（Point Feature Histograms）

计算方法

PFH是一种局部特征描述符，主要通过邻域点的法向量关系来描述点的局部几何信息。计算过程分为以下几个步骤：

1. 邻域搜索：为每个关键点确定一个邻域范围，通常是半径邻域或K近邻。
   

2. 法向量计算：计算关键点和邻域点的法向量。

3. 特征对计算：对于关键点的邻域内的每一对点 $(p_i,p_j)$，通过法向量之间的夹角和距离，计算出四个特征参数 ($(\alpha ,\varphi ,\theta ,d)$)，分别表示点与法向量的角度关系和距离。
   
   先利用法向量计算中间变量
   
   利用中间变量计算特征参数

4. 直方图构建：将所有特征对的参数值构建直方图，这个直方图就是关键点的PFH特征。

所构建的直方图特征如下， 只考虑$(\alpha ,\varphi ,\theta )$

优缺点

• 优点：PFH能较完整地描述局部几何信息，对复杂表面适应性强。
• 缺点：计算代价高，计算每个点的PFH需要考虑所有邻域点对，导致复杂度为 $O(n^2)$。

输入和输出

• 输入：关键点、邻域点、以及法向量。
• 输出：关键点的特征直方图，描述了其局部表面的几何分布。

---

2. FPFH（Fast Point Feature Histograms）

FPFH是PFH的加速版本，通过减少特征对计算的复杂度来提升性能。它分两步进行特征计算，具体如下：

计算方法

1. SPFH计算：首先为每个点计算一个简化的特征直方图（SPFH），其中只考虑关键点与其邻域点的特征对，而不考虑邻域点之间的特征对关系。每个关键点的SPFH特征描述了该点与其邻域点的关系。
   只考虑查询点和领域点，以及领域点和其领域点的特征SPFH
   

2. FPFH加权计算：在得到所有关键点的SPFH后，通过加权方式将邻域点的SPFH信息累加到关键点，形成最终的FPFH特征。这样可以在不增加大量计算量的情况下，提高特征的描述力。
   

优缺点

• 优点：相比PFH，FPFH计算速度更快，复杂度降为 $O(n)$，且特征信息较为全面。
• 缺点：FPFH虽然在计算上优化了，但特征描述的完整性略低于PFH，因此在某些精细场景中的匹配效果可能不如PFH。

输入和输出

• 输入：关键点、邻域点、法向量。
• 输出：FPFH特征直方图，用于描述关键点周围的局部几何信息。

---

总结对比

特征	计算过程	复杂度	适用场景	优点	缺点
PFH	邻域内所有点对的特征计算	$O(n^2)$	高精度场景	特征描述完整	计算量大
FPFH	邻域内单点对简化加权计算	$O(n)$	实时场景、速度优先	计算速度快，特征丰富	描述力稍弱于PFH

在实际应用中，如果计算性能是重点，可以优先选择FPFH；而在对精度要求较高、且计算资源充足的场景，PFH可能会更适用。