09] 优选地，每个外围邻域点可都对应一个映射关系f(0)=d，其中0为像素点在切 平面上的投影方向与X轴的方向夹角，范围为-n?n ;d为该像素点到切平面的有向距 离。
[0010] 优选地，形状描述生成模块可用于将有向距离分布图沿0轴方向均匀划分为N个 区间，统计每个区间点的数量W及区间内的有向距离之和，其中，每个区间的点数量被定义 为向量 <叫，叫，...，％〉，每个区间的有向距离之和被定义为向量<di，d2, ...，dw〉，其中，叫表 示第i个区间的点数值，di表示第i个区间的有向距离之和的数值，形状描述向量被定义为 一个N维向量：
【主权项】
1. 一种3D点z?兴趣点检测系统，包括： 3D点云数据获取模块，用于获取3D点云数据； 形状描述模块，用于使用输入的3D点云中的像素点的邻域点至该像素点处切平面的 有向距离分布信息，来生成该像素点与邻域点所在表面的形状描述向量； 兴趣点提取模块，基于生成的形状描述向量来提取兴趣点。
2. 如权利要求1所述的3D点云兴趣点检测系统，其中，形状描述模块包括： 局部参考架构造模块，用于构造3D点云中的像素点的局部参考架，所述局部参考架为 以像素点为中心的坐标系的X轴、Y轴和Z轴； 有向距离分布图计算模块，用于计算以像素点为中心的外围邻域点至像素点所在切平 面的有向距离分布图，所述有向距离分布图被表示为包括外围邻域点在切平面上的投影方 向与X轴的方向夹角和到切平面的有向距离； 形状描述生成模块，用于对计算的有向距离分布图采用有限维度的向量进行表示以生 成形状描述向量。
3. 如权利要求2所述的3D点云兴趣点检测系统，其中，每个外围邻域点都对应一个映 射关系f(0)=d，其中0为像素点在切平面上的投影方向与X轴的方向夹角，范围为-31? ^ ;d为该像素点到切平面的有向距离。
4. 如权利要求3所述的3D点云兴趣点检测系统，其中，形状描述生成模块用于将有向 距离分布图沿0轴方向均匀划分为N个区间，统计每个区间点的数量以及区间内的有向距 离之和， 其中，每个区间的点数量被定义为向量〈化，n2,. . .，nN>，每个区间的有向距离之和被定 义为向量〈屯，d2,. . .，dN>，其中，ni表示第i个区间的点数值，屯表示第i个区间的有向距 离之和的数值，形状描述向量被定义为一个N维向量
其中，当ni=〇所对应 的向量分量为〇 ; 最后对该向量做归一化处理获得的最终的形状描述向量是〈DpD2,. . .，Dn>。
5. 如权利要求1所述的3D点云兴趣点检测系统，其中，兴趣点提取模块包括： 兴趣值计算模块，基于生成的形状描述向量来计算兴趣值； 边界点识别模块，通过判断形状描述向量中零分量的个数，来确定像素点属于边界点 或位于边界附近； 兴趣点识别模块，根据计算的兴趣值来识别兴趣点。
6. 如权利要求5所述的3D点云兴趣点检测系统，其中，兴趣值计算模块通过使用以下 公式中的一个来计算兴趣值： 公式一：将兴趣值定义为形状描述向量分量的平均值与方差的乘积：I=U? 〇2， 其中，11表不形状描述向量分量01，02，...，01^的平均值，〇 2表不其方差； 公式二：将兴趣值定义为〈DpD，对的最大变化率
其中，DyDj表示形状描述向量的分量； A 公式三：将兴趣值定义为相邻形状描述向量分量的累积差异：7 = -a| 其中，DyDj表示形状描述向量的分量。
7. -种3D点云兴趣点检测方法，包括： 获取3D点云数据； 使用输入的3D点云中的像素点的邻域点至该像素点处切平面的有向距离分布信息， 来生成该像素点与邻域点所在表面的形状描述向量； 基于生成的形状描述向量来提取兴趣点。
8. 如权利要求7所述的3D点云兴趣点检测方法，其中，生成形状描述向量的步骤包 括： 构造3D点云中的像素点的局部参考架，所述局部参考架为以像素点为中心的坐标系 的X轴、Y轴和Z轴； 计算以像素点为中心的外围邻域点至当前像素点所在切平面的有向距离分布图，所述 有向距离分布图被表示为包括外围邻域点在切平面上的投影方向与X轴的方向夹角和到 切平面的有向距离； 对计算的有向距离分布图采用有限维度的向量进行表示以生成形状描述向量。
9. 如权利要求8所述的3D点云兴趣点检测方法，其中，每个外围邻域点都对应一个映 射关系f(0)=d，其中0为像素点在切平面上的投影方向与X轴的方向夹角，范围为-31? ^ ;d为该像素点到切平面的有向距离。
10. 如权利要求9所述的3D点云兴趣点检测方法，其中，通过将有向距离分布图沿0 轴方向均匀划分为N个区间，统计每个区间点的数量以及区间内的有向距离之和，来生成 形状描述向量， 其中，每个区间的点数量被定义为向量〈ni，n2,. . .，nN>，每个区间的有向距离之和被定 义为向量〈屯，d2,. . .，dN>，其中，ni表示第i个区间的点数值，屯表示第i个区间的有向距
离之和的数值，形状描述向量被定义为一个N维向量 其中，当ni=〇所对应 的向量分量为〇 ; 最后对该向量做归一化处理获得的最终的形状描述向量是〈DpD2,. . .，Dn>。
11. 如权利要求7所述的3D点云兴趣点检测方法，其中，提取兴趣点的步骤包括： 基于生成的形状描述向量来计算兴趣值； 通过判断形状描述向量中零分量的个数，来确定像素点属于边界点或位于边界附近； 根据计算的兴趣值来识别兴趣点。
12. 如权利要求11所述的3D点云兴趣点检测方法，其中，通过使用以下公式中的一个 来计算兴趣值： 公式一：将兴趣值定义为形状描述向量分量的平均值与方差的乘积：I=U? 〇2， 其中，11表不形状描述向量分量01，02，...，01^的平均值，〇 2表不其方差； 公式二：将兴趣值定义为〈DpD，对的最大变化率：
其中，DyDj表示形状描述向量的分量； 公式三：将兴趣值定义为相邻形状描述向量分量的累积差异
其中，DyDj表示形状描述向量的分量。
【专利摘要】提供了一种三维点云兴趣点检测方法和系统，所述系统包括：3D点云数据获取模块，用于获取3D点云数据；形状描述模块，用于使用输入的3D点云中的像素点的邻域点至该像素点处切平面的有向距离分布信息，来生成该像素点与邻域点所在表面的形状描述向量；兴趣点提取模块，基于生成的形状描述向量来提取兴趣点。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104616278
【申请号】CN201310541258
【发明人】王山东, 宫鲁津, 张辉, 李宣旼, 李炯旭
【申请人】北京三星通信技术研究有限公司, 三星电子株式会社
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2013年11月5日