FPFH 点云特征

用邻域内法向量几何关系的统计直方图，描述每个点局部形状的手工特征。

FPFH 由 Radu Rusu、Nico Blodow 和 Michael Beetz 在 ICRA 2009 提出，是 PFH（点特征直方图）的加速版。做法是先为每个点估计法向量，再计算它与邻域点之间的几个角度关系，统计成直方图作为描述子。PFH 要计算邻域内所有点对，复杂度 O(nk²)；FPFH 只算中心点与各邻居的关系，再按距离加权合并邻居的结果，复杂度降到 O(nk)，区分能力损失不大。PCL 和 Open3D 的默认实现都是 33 维。它不需要训练，最典型的用途是全局点云配准：先用 FPFH 在两片点云间找对应点，再用 RANSAC 求粗略位姿，最后交给 ICP 精配准。

例子Open3D 的全局配准教程先对两片点云做体素降采样和法向量估计，计算 33 维 FPFH 后用 RANSAC 求初始位姿，再用 ICP 细化。

也叫

快速点特征直方图、FPFH 描述子

相关

点云配准、法向量估计、迭代最近点、随机采样一致性、点云库、Open3D

来源

PCL Tutorials: Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors
Open3D: Global registration