课程笔记-三维点云处理01 ——Introduction and Basic Algorithms
课程笔记-三维点云处理01 ——Introduction and Basic Algorithms
本系列笔记是对深蓝学院所开设的课程：《三维点云处理》的笔记
课程每周更新，我也会努力将每周的知识点进行总结，并且整理成笔记发上来，欢迎各位多多交流&批评指正！！
本文主要为课程第一章的笔记！
课程链接：
三维点云处理——深蓝学院
正式内容:
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Course outline and prerequisite
####课程内容介绍
本系列课主要介绍三维点云 处理 及应用
三维点云是一系列的三维点位置坐标
三维点云获取形式:
lidar
RGBD
CAD模型
SfM(交叉矩阵结构)(Structure from motion) 是一种三维重建的方法
等等
三维点云应用
应用比较广泛，因为输入信息比较简单。
应用领域：
机器人领域
自动驾驶领域
3D模型重构
人脸识别（faceID）
等等
三维空间表示方法
除点云外，三维空间的表示方法主要还有以下几种，各自有优缺点：
mesh是一系列的三角面片组成
体素占用内存过大
二叉树（octree）可以解决占用内存过大的缺点，但是表述起来相对困难一些
与上面几种表述方式相比，点云只是一个矩阵，表述起来非常简单。因此这些年来被广泛沿用
点云应用的困难
三维点云在应用上也有很多困难：
- 密度 点云一般在近处的物体很稠密，远处的物体很稀疏，使得远处的物体很难被识别
- 不规则 很难找到相邻点之间的规律（不想图像排列那么规范）
- 纹理信息 由于没有纹理信息，只有位置信息，所以会发成误识别
（个人理解：只能检测有没有 不能检测是什么） - 无序性 （不利于深度学习）
- 旋转不变性 （深度学习）
课程设置
传统方法+深度学习方法
传统方法：知道步骤，门槛较高
深度学习：简单，好用，黑盒子
传统方法 vs 深度学习
课程设置上，前四节课是传统方法，后四节课是偏向深度学习和slam应用的：
课程设置:理论讲解和实践讲解 五五开
参考 书籍&课程&课程工具
作业安排
每周都有作业，有必做和选做，选做的难度相对较高
期中和期末有大作业
期中： KITTI数据集地面提取
期末：基于点云的目标检测问题
PCA and Kernel PCA
PCA
PCA：主成分分析
主成分分析的概念和应用
应用：
Dimensionality reduction
Surface normal estimatior
Canonical orientation
Keypoint detection
Feature description
降维
表面法向估计器
规范定向
关键点检测
功能描述
主要是用于点云分类
一些基础的数学概念
股定理：
瑞利商：
PCA原理
输入：xi…
输出：聚类过后的xi的聚类集合 zk
PCA使用方法
PCA应用
一个非常常见且重要的应用：降维
将高维数据转化为低维数据，并且尽可能的保留特征
可以用先主成分分析再聚类处理分类问题 比较著名的 eigenfaces： 不用神经网络就能做人脸识别·
Kernal PCA
普通的PCA事实上是一个线性的PCA，事实上也是对矩阵的线性组合
但是点云数据很可能不是线性的，比如：
此时，如果还用线性的话就不行了，需要将其放到更高的维度去做处理
提升到三维空间中，就可以非常好的去做理解和处理了
这一个升维聚类的方法就被称为kernal PCA （核 PCA）
K-PCA的方法
数学证明:
一通操作，一个都没看懂。。。
以后慢慢再看吧
总之，最后得出了结论
核函数的选择
有多重核函数可以选择，但是通常要看应用的场景
K_PCA的步骤
- 选择一个核函数k（xi，yj），并计算出Gram Matrix K（i，j）
- 对 K做一个正态化处理（为了使函数在高位度内的平均值也为0）
- 求解高纬度下的特征值和特征向量
- 对解出来的α做一个正态化处理
- 完成以上步骤后，可以把任何一个数据点投影到主向量上，得到投影后的数据
示例1： 圆圈投影成圆锥
示例2：使用高斯核函数
同时，运用KPCA可以将高维的运算转化为低维度的核函数
Smoothing, Filtering and Downsampling
surface normal
作为上方K-PCA的应用：
.
如何找点云里面每一个点的法向量
法向量
对于曲面、体 来说 法向量可以是垂直于他所切平面的向量
对于点云来说，寻找法向量找的是最没用的向量
所谓最没用的点，言外之意就是数据投影在这些向量上面数据为0，即最不显著的向量
曲率为最小特征值除特征值的和
点云法向量定义
找一个点云分布上最大的平面，然后根据平面方向确定这一组点云的法向量
其中，上图中点c作为这一系列平面的中心点存在。
如何确定c： 找到这一组点中和其他点平均距离最小的点值
正态化分布 这些点到c的距离
法向量求解时实际问题
实际求解法向量时，可能会遇到很多问题，比如点没有按维度分布、非常稀疏等等
即，这些点是需要做噪声处理的
大概有上述四种方法可以对于这个问题进行简化，目前先讲一下第二种方法：
带加权的正态估计
weighted normal estimation
也可以用深度学习方法进行法向量估计：
fliters 滤波
滤波是一个很宽泛的概念，如噪声去除；降采样；上采样；平滑等操作
都可以统称为滤波
降采样：变稀疏
上采样：在稀疏的点云中添加一些点使其变稠密（比如双边滤波方法）
噪声去除
规定一个点的周围一定范围为其邻域，在领域内点的个数如果少于一定值则将该点去除（过滤掉）
统计版本的outlier removal
同样对领域内的点做一个邻域规定，然后根据平均的距离求一下分布，并且根据3σ去做一个筛选
降采样 voxel grid downsampling
使得需要的算力更少，是一种让数据更有代表性的方法
一般可以有几种方法，一个是以范围内的一个点代替所有点，另一个是选取方框内点的平均值，如下图
降采样的流程：
先定义一个大框，把所有点都放进去
然后定义降采样的分辨率，按照体积划分网格
然后计算每哪一个点属于哪一个格子
对每个点进行排序，然后开始进行采样（可以选择采样策略）
最后保留选择的点，完成采样
注意1：当空间很大的时候没，注意不要内存溢出
注意2：排序的时候要用小于做排序，而不能是小于等于（c++中）
降采样遇到的问题:
数据很大，应该怎么处理？
因为空间很大，所以很多voxel事实上里面是没有点的，所以我们不需要根据容器来划分点，应该根据点去装容器，然后把空的容器去掉
可以用 hash table，方法如下：
前四步都一样，第五步开始定义一个哈希函数，使得每一个点都能映射到一个函数中；
但是事实上，可能会出现冲突：
出现冲突的时候，需要释放冲突，新来的点占坑，将原有的点重新回到序列中
这个方法跟普通的降采样相比，可以更快。
其他降采样方法：（FPS、NSS）
FPS方法
核心思想是，找一系列点，让这些点的平均距离越远越好
过程：一个一个寻找，每次寻找距离最远的点
作用：可以去除掉一些很稠密的点，让其变得更加稀疏。
NSS方法
可以增加一些特征部分的采样点选取的稠密性，以此来保证特征（如上图中的一个弯）
经常应用于点云的对齐
深度学习方法
如：learning to sample
不是基于几何空间的降采样，而是基于语义的降采样
这样的话可以使得有特征的点被保留
即降采样前后，点云还是可以保留原来的语义标签
上采样 ：bilateral filter
例子：希望对一个亭子做模糊
可以用高斯和 去做模糊 用他周围的xiangg
这个效果肯定是不理想的，因为我们想虽然亭子模糊，但是边缘特征要保留
就可以通过 bilateral filter 进行保留
意思是通过两个高斯核进行处理
HW 作业
下节课预告
点云的邻近搜索 三种方法
