基于概率直方图的点云特征描述符算法

针对现有点云特征描述符算法提取较慢的问题,提出一种基于概率直方图的点云特征描述符提取方法。该算法首先选中计算点作为中心点,建立一个球形点云区域,在此球形区域内建立局部坐标系,计算球形区域内所有邻域点和原点的模长及与坐标轴的角度,得出概率直方图,作为该点的特征描述符。实验结果表明,该算法能够快速提取出该点的特征,并且能使用此特征在采样一致性初始配准算法中准确的进行点云的配准,配准速度较传统算法有所提升。