PFH là viết tắt của Feature Point Histogram [1]. Nó là một trong những mô tả quan trọng nhất được cung cấp bởi PCL và các cơ sở khác như FPFH [1].
Các mô tả PFH cố gắng nắm bắt thông tin hình học xung quanh của các điểm bằng cách phân tích sự khác biệt giữa các hướng dẫn của các pháp tuyến vector trong vùng lân cận. FPH sẽ sử dụng thông tin như là một đại diện đặc trưng cho một điểm, chẳng hạn như: điểm nằm trên một cạnh, điểm nằm trên một mặt cầu và một mặt phẳng… để mô tả một vật. Sử dụng điểm đặc trưng và các ràng buộc hình học giữa chúng, xác suất bề mặt hình học riêng biệt sẽ tăng rõ nét. Vì vậy mục tiêu của FPH là xác định một không gian đặc trưng đa chiều với độ phân biệt cao. Như vậy đặc điểm đặc trưng cho các điểm dữ liệu lấy mẫu trên cùng một bề mặt có thể được nhóm lại trong cùng một lớp, trong khi dữ liệu điểm trên các bề mặt khác nhau phải được giao cho các lớp khác nhau.
Đầu tiên, các cặp thuật toán trong tất cả các điểm vùng lân cận (không chỉ các điểm đặc trưng lựa chọn với các điểm bên cạnh, nhưng cũng là những điểm gần với mình). Sau đó, cho mỗi cặp, một khung cố định phối hợp được tính từ normal của nó. Với khung này, sự khác biệt giữa các vector có thể được mã hóa với 3 biến góc cạnh. Các biến này, cùng với khoảng cách Euclide giữa các điểm, được lưu lại, và sau đó mô tả để lưu lại khi tất cả các cặp đã được tính toán.
27
Các mô tả sau cùng là phép nối của biểu đồ của từng biến số:
Hình 2.16. Các đặc tính ở góc, cạnh của cặp điểm ps và pt
Sự khác biệt giữa hai vector đặc trưng ns và nt có thể được diễn tả như một tập hợp các đặc tính:
Hình 2.17 trình bày một sơ đồ khu vực ảnh hưởng của việc tính toán PFH cho một điểm truy vấn (pq). Được đánh dấu bằng màu đỏ và được đặt ở giữa một vòng tròn (hình cầu trong không gian 3D) với bán kính r và tất cả k điểm lân cận của nó (điểm với khoảng cách nhỏ hơn so với bán kính r) được kết nối với nhau hoàn toàn trong một lưới.
Hình 2.17. Sơ đồ tác động của một điểm FPH
Đồ án tốt nghiệp - Khôi phục không gian 3D trong nhà sử dụng cảm biến Kinect
28
SVTH: Huỳnh Luân Đô
Ví dụ về FPH của hai điểm khác nhau trong cùng một đám mây.
Hình 2.18. Ví dụ về FPH của hai điểm đại diện trong một đám mây