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PCL关键点(1)

关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,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

 NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NARF关键点的提取过程有以下要求:

      a) 提取的过程考虑边缘以及物体表面变化信息在内;

      b)在不同视角关键点可以被重复探测;

      c)关键点所在位置有足够的支持区域,可以计算描述子和进行唯一的估计法向量。

      其对应的探测步骤如下

      (1) 遍历每个深度图像点,通过寻找在近邻区域有深度变化的位置进行边缘检测。

      (2) 遍历每个深度图像点,根据近邻区域的表面变化决定一测度表面变化的系数,及变化的主方向。

      (3) 根据step(2)找到的主方向计算兴趣点,表征该方向和其他方向的不同,以及该处表面的变化情况,即该点有多稳定。

      (4) 对兴趣值进行平滑滤波。

      (5) 进行无最大值压缩找到的最终关键点࿰

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