PCL中的关键点

NARF关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的，关键点探测的重要一步是减少特征提取时的搜索空间，把重点放在重要的结构上，对NARF关键点提取过程有以下要求：

• 提取的过程必须考虑边缘以及物体表面变化信息在内;
• 关键点的位置必须稳定的可以被重复探测，即使换了不同的视角;
• 关键点所在的位置必须有稳定的支持区域，可以计算描述子和进行唯一的估计法向量;

为了满足上述要求，提出以下探测步骤来进行关键点提取：

• 遍历每个深度图像点，通过寻找在近邻区域有深度突变的位置进行边缘检测。
• 遍历每个深度图像点，根据近邻区域的表面变化决定一测度表面变化的系数，以及变化的主方向。
• 根据第二步找到的主方向计算兴趣值，表征该方向与其他方向的不同，以及该处表面的变化情况，即该点有多稳定。
• 对兴趣值进行平滑过滤。
• 进行无最大值压缩找到最终的关键点，即为NARF关键点。