(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 202210766546.2 (22)申请日 2022.07.01 (71)申请人 西安工程大 学 地址 710048 陕西省西安市碑林区金花 南 路19号 (72)发明人 唐文斌　吕英豪　郑林青　陈永当　 金守峰　 (74)专利代理 机构 西安弘理专利事务所 61214 专利代理师 王奇 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 区域中心签名点云局部特征描述子的构建 及配准方法 (57)摘要 本发明公开的区域中心签名点云局部特征 描述子的构建方法， 首先建立一个局部参考系； 然后构建球形包围盒， 划分主区域， 再对每个主 区域划分为子区域； 其次对每个子区域的顶点坐 标、 顶点数量以及区域中心值进行编码； 最后将 所有子区域的形状信息串接组合， 形成区域签名 描述子。 本发明解决了因噪声干扰、 点密度变化 导致鲁棒性不强的问题。 本发明公开的区域中心 签名点云局部特征描述子的配准方法， 给定模型 点云和场景点云的描述子集合并比较两者特征 相似度， 选取相似度高的作为特征匹配点对； 然 后求解特征匹配点对之间的刚性变换矩阵， 从而 进行点云配准。 本发明将描述子应用于点云配 准， 精确的配准结果表明描述子对于数模变化的 鲁棒性。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115018993 A 2022.09.06 CN 115018993 A 1.区域中心签名点云局部特 征描述子的构建方法， 其特 征在于， 具体包括以下步骤： 步骤1： 给定点云数据的任意一个查询点， 以该查询点为中心、 特征向量为坐标轴建立 局部坐标系； 步骤2： 根据 上述查询点局部邻域形成的局部支撑面， 构建一个球形包围盒， 按照径向、 方位角、 仰角方向将球形包围盒划分为若干区域； 步骤3： 提取步骤2所述的每一个区域的局部信息并有序串接， 组成区域中心签名描述 子。 2.根据权利要求1所述的区域中心签名点云局部特征描述子的构建方法， 其特征在于， 所述步骤1具体按照以下步骤实施： 步骤1.1:给定查询点， 以点P为中心， r为半径， 搜索查询点P的最近邻域， 记为{P1, P2...Pi...Pn}， 作为局部支撑面Sp； 步骤1.2:计算查询点P和邻域点Pi组成的协方差矩阵， 根据邻域点Pi到查询点P的欧氏 距离di给协方差矩阵赋予权 重w， 组成加权协方差矩阵M， 如式(1)、 式(2)和式(3)所示： di＝||pi‑p||              (3) 式(1)、 (2)、 (3)中， di表示邻域 点Pi到查询点P的欧氏距离； w表示权 重； 步骤1.3： 对加权协方差矩阵M特征值分解并按从大到小的顺序排序， 得到{λ1＞λ2＞ λ3}， 将 λ1对应的特 征向量V1定义为X轴， 将 λ3对应的特 征向量V3定义为Z轴； 步骤1.4对X轴和Z轴消除歧义， 如式(4)、 式(5)和式(6)所示： 式(4)、 (5)、 (6)中， 代表局部支撑面中邻域 点在X轴正方向的点数， 代表邻域 点在X 轴负方向的点数； 通过式(4)、 (5)、 (6)对 Z轴消除歧义； 步骤1.5:由Z轴叉乘X轴得到 Y轴， 然后建立局部坐标系。 3.根据权利要求1所述的区域中心签名点云局部特征描述子的构建方法， 其特征在于， 所述步骤2具体按照以下步骤实施： 步骤2.1:基于查询点P局部邻域形成的局部支撑面Sp和局部坐标系LRF构建球形包围 盒； 步骤2.2:将球形包围盒沿径向方向均匀划分为k个主区域， 即k个嵌套球体， 对于每个 主区域， 步骤1建立的局部坐标系将其划分为8个象限； 步骤2.3： 对于第1主区域的8个象限均沿方位角、 仰角划分为4个子区域， 方位角和仰角权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018993 A 2均为π/4， 则第1主区域划分为32个子 区域； 第2主区域8个象限均沿方位角、 仰角为π/6、 π/3 方向划分为9个子区域， 则第2主 区域划分为72个子区域； 对于第l主 区域的8个象限均沿方 位角、 仰角为θ 的方向划分为(l+1)2个子区域， θ 定义如式(7)所示： 式(7)中， {0＜l＜k}， l代表主区域次序， 且为正整数， 则当前主区域划分为8 ·(l+1)2个 子区域； 步骤2.4： 将k个主区域均按步骤2.3划分， 球形包围盒划分的子区域数量可表示为式 (8)： 式(8)中， l表示主区域次序， l 为正整数， k表示主区域数量。 4.根据权利要求1所述的区域中心签名点云局部特征描述子的构建方法， 其特征在于， 所述步骤3具体按照以下步骤实施： 步骤3.1确定每个子区域中顶点坐标(Xi,Yi,Zi)以及顶点数量Ni， 并对顶点平均操作， 得 到子区域中心坐标(xi,yi,zi)， 通过公式(9)将几何中心值压缩为一个数值Ci， 如式(9)所 示； Ci＝(2·r·zi+yi)·2·r+xi           (9) 式(9)中， Ci为子区域中心值， r为半径， xi、 yi、 zi为子区域中心坐标； 步骤3.2:将子区域中顶点坐标(Xi,Yi,Zi)， 顶点数量Ni， 子区域中心值Ci， 编码为该子区 域的特征， 记作Ri＝{Xi,Yi,Zi,Ni,Ci}； 步骤3.3:对包围盒所有子区域的特征进行编码并有序串接， 作为查询点P的局部特征， 即Di＝{R1,R2LRn}。 5.区域中心签名点云局部特征描述子的配准方法， 基于权利要求1 ‑4任意一项所述的 区域中心签名点云局部特 征描述子的构建方法， 其特 征在于， 具体按照以下步骤实施： S1 .给定模型点云m和场景点云s， 基于均匀下采样方法， 点云m特征点表示为 和场景点云 s特征点表达为 S2 .通过区域中心签 名算法将模型点云m特征点Pm的描述子集合表达为 将场景点云 s特征点Ps的描述子集 合表达为 S3.比较S2所述的描述子集 合并对应特 征相似度， 选取相似度高的作为特 征匹配点对； S4.求解S3所述的特 征匹配点对之间的刚性变换矩阵， 从而 进行点云配准。 6.根据权利要求5所述的区域中心签名点云局部特征描述子的配准方法， 其特征在于， S3具体按照以下步骤实施： S3.1:提取模型点云和场景点云的一对描述子 根据公式(10)比较描述子 和 对应子区域 和 的相似度分值；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018993 A 3