java点云数据处理_概述点云数据处理⽅法都有哪些？
数据处理⽅法概述
ICP点云配准就是我们⾮常熟悉的点云处理算法之⼀。实际上点云在形状检测和分类、⽴体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有⼴泛的使⽤。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双⽬⽴体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之⼀。PCL是三维点云数据处理领域必备的⼯具和基本技能，这篇⽂章也将粗略介绍。
点云数据处理技术
1. 点云滤波(数据预处理)
点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含⼤量散列点、孤⽴点，⽐如下图为滤波前后的点云效果对⽐。
点云滤波的主要⽅法有：双边滤波、⾼斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样⼀致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL 点云库中。
2. 点云关键点
我们都知道在⼆维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推⼴到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相⽐于原始点云或图像的数据量减⼩很多，与局部特征描述⼦结合在⼀起，组成关键点描述⼦常⽤来形成原始数据的表⽰，⽽且不失代表性和描述性，从⽽加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故⽽，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中⾮常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有⼀下⼏种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D
这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过⽤的⽐较多的。
3. 特征和特征描述
如果要对⼀个三维点云进⾏描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算⼀些额外的参数，⽐如法线⽅向、曲率、⽂理特征等等。如同图像的特征⼀样，我们需要使⽤类似的⽅式来描述三维点云的特征。
常⽤的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。
PFH：点特征直⽅图描述⼦，FPFH：跨苏点特征直⽅图描述⼦，FPFH是PFH的简化形式。这⾥不提
供具体描述了，具体细节去⾕歌吧。
4. 点云配准
点云配准的概念也可以类⽐于⼆维图像中的配准，只不过⼆维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，⼆三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得⼀个旋转矩阵和⼀个平移向量，通常表达为⼀个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格⾥德斯变换转变成1*3的旋转向量。
常⽤的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下：
ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP
NDT 3D、Multil-Layer NDT
FPCS、KFPSC、SAC-IA
Line Segment Matching、ICL
5. 点云分割与分类
java核心技术有哪些点云的分割与分类也算是⼀个⼤Topic了，这⾥因为多了⼀维就和⼆维图像⽐多了许多问题，点云分割⼜分为区域提取、线⾯提取、语义分割与聚类等。同样是分割问题，点云分割涉及⾯太⼴，确实是三⾔两语说不清楚的。只有从字⾯意思去理解了，遇到具体问题再具体归类。⼀般说来，点云分割是⽬标识别的基础。
分割：区域声场、Ransac线⾯提取、NDT-RANSAC、K-Means、Normalize Cut、3D Hough Transform(线⾯提取)、连通分析
分类：基于点的分类，基于分割的分类，监督分类与⾮监督分类
6. SLAM图优化
SLAM⼜是⼤Topic，SLAM技术中，在图像前端主要获取点云数据，⽽在后端优化主要就是依靠图优化⼯具。⽽SLAM技术近年来的发展也已经改变了这种技术策略。在过去的经典策略中，为了求解LandMark和Location，将它转化为⼀个稀疏图的优化，常常使⽤g2o⼯具来进⾏图优化。下⾯是⼀些常⽤的⼯具和⽅法。
g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA
SLAM⽅法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation、NDT
7. ⽬标识别检索
这是点云数据处理中⼀个偏应⽤层⾯的问题，简单说来就是Hausdorff距离常被⽤来进⾏深度图的⽬标识别和检索，现在很多三维⼈脸识别都是⽤这种技术来做的。
8. 变化检测
当⽆序点云在连续变化中，⼋叉树算法常常被⽤于检测变化，这种算法需要和关键点提取技术结合起来，⼋叉树算法也算是经典中的经典了。
9. 三维
我们获取到的点云数据都是⼀个个孤⽴的点，如何从⼀个个孤⽴的点得到整个曲⾯呢，这就是三维重建的topic。
在玩kinectFusion时候，如果我们不懂，会发现曲⾯渐渐变平缓，这就是重建算法不断迭代的效果。我们采集到的点云是充满噪声和孤⽴点的，三维重建算法为了重构出曲⾯，常常要应对这种噪声，获得看上去很舒服的曲⾯。
常⽤的三维重建算法和技术有：
泊松重建、Delauary triangulatoins
表⾯重建，⼈体重建，建筑物重建，输⼊重建
实时重建：重建纸杯或者龙作物4D⽣长台式，⼈体姿势识别，表情识别
10. 点云数据管理
点云压缩，点云索引(KDtree、Octree)，点云LOD(⾦字塔)，海量点云的渲染
PCL库简介
点云数据处理中，不仅涉及前段数据的输⼊，中间数据和处理，还涉及到后端点云的渲染显⽰，如果这些函数都要我们亲⾃来实现，那么开发效率必然受到极⼤影响。在点云数据处理领域，有⼀个不可或缺的助⼿：PCL (Point Cloud Library)。PCL在点云数据处理中的地位犹如OpenCV在图像处理领域的地位，如果你接触三维点云数据处理，那么PCL将⼤⼤简化你的开发。
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