(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211216429.5 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 中北大学 地址 030051 山西省太原市学院路3号 (72)发明人 张元　史泽鹏　庞敏　杨晓文　 韩慧妍　韩燮　 (74)专利代理 机构 太原申立德知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 14115 专利代理师 程园园 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 一种融合形状与纹理的点云局部特征描述 方法 (57)摘要 本发明属于三 维图像处理技术领域， 具体涉 及一种融合形状与纹理的点云局部特征描述方 法， 针对现有点云局部描述符缺乏色彩纹理信息 导致特征描述能力不足， 以及部分基于色彩的描 述符维度过高、 计算耗时过长的问题， 本方法在 计算纹理特征时以FPFH算法的拓 扑结构为基础， 同时融合后的特征向量为66维， 维度较低， 在进 行特征向量的计算或匹配时效率较高； 本方法使 用相关性更弱的HSV色彩模型， 基于两点间的色 彩通道比值度量纹理差异， 对亮度变化的稳定性 更好， 同时结合点云的形状信息和纹理信息， 丰 富了点云特征的描述， 可有效增强点云特征匹配 的准确率。 权利要求书4页 说明书8页 附图2页 CN 115546508 A 2022.12.30 CN 115546508 A 1.一种融合形状与纹 理的点云局部特 征描述方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 输入点云数据和需要计算局部特 征的某一关键点pq， 输入特征的计算半径 r； 步骤2， 使用FPFH描述符计算关键点pq处的点云形状特 征， 得到形状特 征直方图； 步骤3， 将点云数据的色彩属性从RGB色彩模型转换为HSV色彩模型； 步骤4， 计算关键点pq处点云的纹 理特征， 构建纹 理特征直方图； 步骤5， 对形状特 征直方图和纹 理特征直方图进行归一 化处理； 步骤6， 将形状特征直方图和纹理特征直方图进行特征级融合， 得到关键点pq处融合点 云形状和点云纹 理的局部特 征直方图。 2.根据权利要求1所述的一种融合形状与纹理 的点云局部特征描述方法， 其特征在于， 所述步骤1中点云数据包括每 个点的坐标信息、 RGB色彩信息和法线信息 。 3.根据权利要求1所述的一种融合形状与纹理 的点云局部特征描述方法， 其特征在于， 所述步骤2中使用FP FH描述符计算关键点pq处的点云形状特征， 得到形状特征直方图， 具体 步骤为： 步骤2.1， 计算关键点pq及其近邻点处的简化的点特征直方图SPFH， 点云中某一点p处的 SPFH计算方法如下： 步骤2.1.1， 以点p为中心， 在半径为r的球邻域内查找点p的所有近邻点pi， 并在点p与所 有近邻点pi间建立联系； 步骤2.1.2， 对存在联系的每一组点p和点pi， 比较两点处法线与两点间连线的夹角大 小， 将两点区分为源点ps和目标点pt， ps是法线与两点间连线夹角较小的点， 然后在点ps处 定义局部参 考坐标系uvw， 计算公式如下： u＝ns,v＝d×u,w＝u×v    (1) 其中， ns为源点ps的法线， d是从源点ps指向目标点pt的向量； 步骤2.1.3， 根据得到的局部参考坐标系uvw， 计算三个角度特征值α、 φ、 θ， 用来度 量点 对几何属性差异， 计算公式如下： 其中， α 是v与nt间夹角余弦， φ是u与d间夹角余弦值， θ表示nt在uw所在平面的投影和u 间的角度， nt为目标点pt法线； 步骤2.1.4， 将三个角度特征值α、 φ、 θ 的取值范围都等分为11个区间， 然后为这三个角 度特征值分别创建一个11维的直方图， 统计落在各直方图区间内的角度特征值的数量， 最 后将三个直方图连接在一 起， 得到点p处3 3维的SPFH； 步骤2.2， 将关键点pq及其近邻点处的SPFH进行加权求和， 即可得到关键点pq处的FPFH 描述符， 具体方法如下： 步骤2.2.1， 在给定的特征半径r范围内查找关键点pq的所有近邻点pki， 计算关键点pq处 的SPFH， 将其记为VSPFH(pq)；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115546508 A 2步骤2.2.2， 重新以每个近邻点pki为中心， 以r为半径查找近邻点， 并分别计算每个近邻 点pki处的SPFH， 然后将各点的SPFH以空间距离为权重进行加权平均， 得到一个关键点pq处 形状的特 征直方图， 即点pq处的FPFH描述符， 计算公式如下： 其中， ωi表示关键点pq与近邻点pki的距离， K为关键点pq在半径r范围内的近邻 点pki的 个数。 4.根据权利要求1所述的一种融合形状与纹理 的点云局部特征描述方法， 其特征在于， 所述步骤3中将点云数据的色彩属性从RGB色彩模型转换为HSV色彩模型， 具体步骤为： 将输入的每个点云数据的色彩属性由RGB三元组<r， g， b>转换为HSV三元组<h， s， v>， 计 算公式如下： 5.根据权利要求1所述的一种融合形状与纹理 的点云局部特征描述方法， 其特征在于， 所述步骤4中计算关键点pq处点云的纹 理特征， 构建纹 理特征直方图， 具体步骤为： 步骤4.1， 计算关键点pq及其近邻点处的基于点对纹理属性的简化的点特征直方图 cSPFH， 点云中某一 点p处的cS PFH计算方法如下： 步骤4.1.1， 以点p为中心搜索近邻点pi并建立点对拓扑关系； 步骤4.1.2， 计算每组点对中两个点的色彩通道的比值， 用来度量点对纹理属性， 每一 对色彩分量为<hc， sc， vc>的中心点p与色彩分量为<hi， si， vi>的邻域点pi， 它们之间的三个 纹理特征值fh、 fs、 fv计算公式如下：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115546508 A 3