計算設備和方法
【專利說明】
[0001] 對相關申請的交叉引用
[0002] 此申請基于并且要求申請于2014年2月20號提交的日本專利申請 No. 2014-030965的優先權的權益；其全部內容通過引用被并入于此。
技術領域
[0003] 在此描述的實施例一般設及計算設備和方法。
【背景技術】
[0004] 物體的=維形狀通常被測量多次，因為很難在單個測量中測量整個物體。因為在 此情況中每個測量中得到的點云數據具有不同的坐標系，所述點云數據被對齊W使得坐標 系共用于全部點云數據段并且整合使全部點云數據段。
[0005] 點云數據段之間的此類對齊是由已知方法執行的，在該已知方法中，諸如特征點 的關注點被從每個點云數據段中提取，W便通過比較所述關注點的描述符將提取的關注點 彼此關聯。在此方法中，關注點之間的關聯的準確性依賴于所述描述符。
[0006] 關注點的描述符表示所述關注點附近的信息并且可W被表示為直方圖，例如，所 述直方圖被對于在所述關注點和一個或多個相鄰點的每個點之間形成和連接的=類相對 角度的每個角度生成。
[0007] 但是，在上述相關領域中的描述符不能完整表示所述關注點附近的信息并且具有 差的表達力。因此，當使用上述描述符時，由于關注點之間的關聯的低的準確性，點云數據 段之間的對齊更可能失敗。
【發明內容】
[000引在此描述的實施例的目的是提供計算設備和方法，其能夠改善表示關注點附近的 信息的描述符的表達力。
[0009] 根據一種實施例，計算設備包括獲取單元、提取器、計算器、和輸出單元。獲取單元 獲取點云數據，其是代表物體形狀的點的集合。提取器從點云數據中提取關注點。計算器 計算關注點和位于所述關注點附近的一個或多個相鄰點的每個點之間的距離，計算代表關 注點和一個或多個相鄰點的每個點之間的關系而不是距離的關系信息，對于所述一個或多 個相鄰點計算所述距離和所述關系信息之間的同現頻率，并且將所述同現頻率確定為所述 關注點的描述符。輸出單元輸出所述描述符。
[0010] 根據W上描述的計算設備，表示所述關注點附近的信息的描述符的表達力。
【附圖說明】
[0011] 圖1是說明根據第一實施例的計算設備的示例的框圖；
[0012] 圖2是說明根據所述第一實施例的點云數據的示例的圖；
[0013] 圖3是說明根據所述第一實施例的關注點和一個或多個相鄰點的示例的圖；
[0014] 圖4是說明根據所述第一實施例的計算關注點和相鄰點之間的距離和關系信息 的方法的示例的圖；
[0015] 圖5是說明根據所述第一實施例的計算關注點和相鄰點之間的關系信息的方法 的另一示例的圖；
[0016] 圖6是說明根據所述第一實施例的距離和關系信息的同現直方圖的示例的圖；
[0017] 圖7是說明根據所述第一實施例的距離和關系信息的所述同現直方圖的示例的 圖；
[0018] 圖8是說明在第一實施例中執行的處理的示例的流程圖；
[0019] 圖9是說明相對于第一實施例的比較示例的圖；
[0020] 圖10是說明根據第二實施例的計算設備的示例的框圖；
[0021] 圖11是說明在第二實施例中執行的處理的示例的流程圖；
[0022] 圖12是說明根據第S實施例的計算設備的示例的框圖；
[0023] 圖13是說明在第S實施例中執行的處理的示例的流程圖；
[0024] 圖14是說明根據第四實施例的計算設備的示例的框圖；
[0025] 圖15是說明在第四實施例中執行的處理的示例的流程圖；
[0026] 圖16是說明根據每個實施例的計算設備的硬件配置的示例的圖。
【具體實施方式】
[0027] 將在下文中參考所述圖詳細描述各種實施例。
[002引 第一實施例
[0029] 圖1是說明根據第一實施例的計算設備10的示例的框圖。如圖1所示，計算設備 10包括獲取單元11、提取器13、計算器15、輸出單元17、和存儲器19。獲取單元11、提取器 13、計算器15、和輸出單元17例如可W通過使得諸如CPU (中央處理單元）之類的處理器執 行程序，即通過軟件實施，通過諸如1C (集成電路）之類的硬件實施，或通過軟件和硬件的 組合實施。存儲器19可W通過諸如可W磁、光學、或電地存儲信息的皿D(硬盤驅動器）、 SSD (固態驅動器）、存儲卡、光盤、ROM(只讀存儲器）、或RAM(隨機存取存儲器）之類的存 儲器實施。
[0030] 獲取單元11獲取點云數據，其是代表物體形狀的點的集合。
[0031] 在點云數據中包括的每個點保存代表在物體表面上的位置的位置信息。位置信息 優選地是放置在=維笛卡爾坐標系中的=維坐標，但是不限于此。位置信息可W是放置在 諸如可W被轉換為=維笛卡爾坐標系的=維極坐標系或=維圓柱坐標系之類的坐標系中 的=維坐標。當位置信息是放置在可W被轉換為=維笛卡爾坐標系的坐標系中的=維坐標 時，優選地獲取單元11將所述=維坐標轉換為放置在=維笛卡爾坐標系中的=維坐標。
[0032] 圖2是說明根據所述第一實施例的示例點云數據41的圖，所述點云數據對應于未 示出的物體的一部分。在圖2示出的示例中，在點云數據41中包括的每個點的位置信息是 放置在=維笛卡爾坐標系的=維坐標。
[0033] 注意由獲取單元11獲取的點云數據可W使用激光傳感器或立體相機通過=維測 量生成，或者通過諸如3D-CAD(計算機輔助設計）之類的軟件生成。
[0034]由獲取單元11獲取的點云數據中包括的每個點還可W包括除了位置信息之外的 信息。例如，當點云數據使用有源傳感器通過=維測量生成時，所述點云數據還可w包括每 個點的反射強度。例如，當點云數據使用可見光相機通過=維測量生成時，所述點云數據還 可W包括每個點的亮度值。例如，當點云數據使用彩色相機通過=維測量生成時，所述點云 數據還可W包括每個點的顏色信息（RGB值）。例如，當點云數據在使用激光傳感器或立體 相機的同時通過W時間序列執行的=維測量生成時，所述點云數據還可W包括每個點的置 信度級別。置信度級別表示點實際存在于那個位置的置信度。例如，當點云數據借助于激 光傳感器或立體相機采用光度立體方法通過=維測量生成時，所述點云數據還可W包括每 個點的法向量。例如，當點云數據通過3D-CAD生成時，所述點云數據還可W包括3D模型中 保存的諸如每個點的顏色信息和材料信息之類的信息。
[0035] 提取器13從由獲取單元11獲取的點云數據中提取關注點。關注點可W是由用戶 預先指定的點或特征點。當關注點是預先指定的點時，提取器13從點云數據中提取預先指 定的點。當關注點是特征點時，提取器13使用已知特征點檢測方法W從點云數據中提取 特征點。已知特征點檢測方法可W是例如在2011由S.Saltietal.的"APerhrmance Evaluationof3DKeypointDetectors"中描述的方法。
[0036] 注意由提取器13使用W提取關注點的參數被存儲在存儲器19中。提取器13使 用此參數W從點云數據中提取關注點。例如，用W提取關注點的參數可W是指示預先指定 的點的信息段或者用W檢測特征點的參數。
[0037] 計算器15計算描述符，其表示由提取器13提取的關注點附近的信息。當由獲取 單元11獲取的點云數據與另一點云數據對齊時，所述描述符被使用。具體地，描述符是圍 繞所述關注點的局部信息的數字形式并且在許多情形中典型地由實數向量代表。注意點云 數據的對齊不會在第一實施例中描述，但會在第二實施例中描述。
[003引在此，將在執行點云數據段之間的對齊中描述關于描述符的要求。
[0039] 首先，要求描述符不依賴于確定在點云數據中包括的每個點的位置的坐標系。
[0040] 例如，假定物體是圓錐體，點云數據是所述圓錐體表面上的每個點的集合，并且關 注點是所述圓錐體的頂點。在此情況中，要求關注點（頂點）的描述符具有相同的值，不管 圓錐的基底位于x-y平面并且具有對應于Z軸的高度方向，或者圓錐的基底位于y-z平面 并且具有對應于X軸的高度方向。
[0041] 該是因為將點云數據段一起對齊時，點云數據段具有不同坐標系。具體地，當描述 符的值依賴于坐標系而不同時，即使當由獲取單元11獲取的點云數據的關注點與另一個 點云數據的關注點相同時，由獲取單元11獲取的點云數據的關注點的描述符也具有不同 于該另一個點云數據的關注點的描述符的值，由此導致點云數據段之間的對齊失敗。
[0042] 第二，要求描述符具有高表達力。
[0043] 當關注點附近的形狀（諸如關注點和位于所述關注點附近的一個或多個相鄰點 之間的位置關系之類）近似相同時，具有高表達力的描述符采用近似相同的值，但是當所 述關注點附近的形狀不同時，所述描述符采用不同的值。
[0044] 因此，例如，并不優選地將位于所述關注點附近的相鄰點的數目設定為描述符。在 此情況中，描述符不依賴于點云數據的坐標系并且因此滿