基于半球形邻域的激光雷达点云局部特征提取

作者：蒋博; 马燕新; 万建伟; 何峰; 许可; 陈沛铂

来源：信号处理, 2022, 38(02): 329-339.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2022.02.012

• 激光雷达
• 点云
• 目标识别
• 特征描述子
• 半球形邻域

为提升激光雷达点云目标识别的效率和减少计算开销,本文通过采用改进的邻域确定方法和LRF估计方法,提出了一种新的特征描述子:半球单值形状上下文特征描述子(Hemispheric Unique Shape Context,HUSC)。首先计算关键点处的互相关矩阵,并根据邻域点附近的点密度进行加权,以此估计关键点的法向量和切平面,并建立局部参考坐标系;然后以该切平面为底面构建半球形邻域,并将其按照方位角、极角和径向划分为多个栅格;最后统计各栅格中的点数,得到关键点的局部特征描述子。HUSC特征描述子在保证描述子准确率的同时,通过减少冗余栅格数量提高目标识别的效率。在Bologna、3DMatch数据集上进行的实验表明,基于半球形邻域的HUSC特征描述子与基于球形邻域的USC描述子对噪声鲁棒、对分辨率变化稳健性相当,但HUSC特征描述子占用内存更小,运算速度更快。

• 单位
  中国人民解放军国防科技大学