PCL之ISS特征提取-优快云博客

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在接的小项目中，有遇到基于工业结构间的配准工作，发现可能之前对这方面只是单纯的了解，但是实战经验较少，之前都一直做点云的目标检测。

配准方法尝试了PCA+ICP 配准，FPFH+ICP配准，NDT配准发现效果都不是特别好。发现有个ISS特征没用过，使用后发现对于结构件很有效果。于是研究了下，也在这里记录下，希望对大家有帮助。

ISS特征提取算法

ISS特征提取（Intrinsic Shape Signatures） 是一种用于 三维点云 的关键点检测方法，主要提取点云中几何结构稳定和显著的特征点。ISS 算法的核心思想是找到具有高局部几何显著性和稳定性 的点，通常用于三维点云配准、目标识别和建模等应用。

特征点类型

ISS 算法提取的是在局部邻域中具有较大几何变化（显著性）的点。这些点通常是：

曲率变化较大 的点（例如角点、边缘点）。
结构突出的点，比如物体表面的尖角、边缘等区域。

特征点特性

ISS 特征点具有 局部几何稳定性，即在不同的视角、尺度下，它们的位置和显著性是稳定的，能够重复检测出来。
稳定性通常是通过计算邻域协方差矩阵的特征值来衡量的。

ISS特征提取算法流程

构建点的局部邻域
- 选定一个点，并在其周围以指定半径 rrr 搜索邻域内的点。
计算协方差矩阵
- 在局部邻域内，计算邻域点的 协方差矩阵：
- 其中， $p_{i}$ 是邻域内的点， $\overline{p}$ 是局部邻域点的质心。
特征值分解
- 对协方差矩阵进行 特征值分解，得到三个特征值 λ1,λ2,λ3（ $\lambda_1 > \lambda_2 > \lambda_3$ ）。
- 这些特征值表示局部点云的主方向和几何变化的强度。
显著性计算
- 使用特征值来衡量局部显著性，通常定义如下：
- $Saliency = \frac{λ_{2}}{λ_{1}} Saliency = \frac{λ_{3}}{λ_{2}}$
- 当显著性较高时，表明该点在局部邻域中存在较大的几何变化，是一个特征点。
特征点筛选
- 通过设定阈值（如显著性阈值和邻域半径），筛选出具有高显著性且稳定的特征点。
- 为了保证点云的均匀分布，通常会进行 非最大抑制 处理，去除邻近区域内的冗余点。

小结

其实基于个人理解，ISS算法计算邻域的协方差，然后进行特征值分解。特征值主要的是表达领域内的在主方向，次主方向以及最小主方向的数据的方差变化（离散程度），也就是说当方差等于0表示在对应的方向上没有什么变化。

特征值关系	几何形态	特征点类型
$\lambda_1 \gg \lambda_2 \approx \lambda_3 \approx 0$	平面形态	平面区域（法向量方向）
$\lambda_1 \gg \lambda_2 \gg \lambda_3 \approx 0$	线性形态	棱边、直线特征点
$\lambda_1 \sim \lambda_2 \gg \lambda_3$	角点/突变区域	角点、边缘交叉点
$\lambda_1 \approx \lambda_2 \approx \lambda_3$	均匀分布的点云区域	球面或曲面区域

$\lambda_1$ ：描述局部点云的主要扩展方向。
$\lambda_2$ ：描述次要扩展方向。
$\lambda_3$ ：描述最小扩展方向，接近 0 时，表示点云分布是平面的。

实践

ISS算法使用PCL自带的API，ISSKeypoint3D进行关键点提取。

 // --------------------------ISS关键点提取----------------------------
  pcl::StopWatch watcher;
  pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> iss;
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints(
      new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(
      new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
  iss.setInputCloud(cloud_in_box);
  iss.setSearchMethod(tree);
  iss.setNumberOfThreads(4); // 初始化调度器并设置要使用的线程数
  iss.setSalientRadius(0.3f); // 设置用于计算协方差矩阵的球邻域半径
  iss.setNonMaxRadius(0.01f); // 设置非极大值抑制应用算法的半径
  iss.setThreshold21(0.99); // 设定第二个和第一个特征值之比的上限
  iss.setThreshold32(0.99); // 设定第三个和第二个特征值之比的上限
  iss.setMinNeighbors(4); // 在应用非极大值抑制算法时，设置必须找到的最小邻居数

下列点云图，是项目中的图一个托盘点云，目的是想把前表面关键点检测出来，从检测效果上看，可以把