点云质量评估_点云配准中常用的评价指标
目录
1.概述
2.豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)
3.倒角距离(Chamfer Distance,CD)
4.陆地移动距离(Earth Mover’s Distance,EMD)
1.概述
在点云配准问题中,我们通常会用相似性测度来评价两组点云之间的匹配程度,或作为迭代求解的代价方程(cost function),常见的相似性测度有均方误差(Root Mean Square Error(RMSE)、最大公共点集(Largest Common Pointset,LCP) 等。此外,还有豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)、倒角距离(Chamfer Distance,CD)和陆地移动距离(Earth Mover’s Distance,EMD)等指标也可被用于评价点云之间的匹配程度。
2.豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)
Hausdorff距离描述了度量空间中真子集之间的距离。假设有两个集合
则这两个集合之间的Hausdorff距离定义为:
- 其中,H(A,B) 被称为集合A和B之间的双向Hausdorff距离,是Hausdorff距离的最基本形式;
- ‖·‖是点集A和B点集间的距离范式(如:L2或Euclidean距离).
- 下面的式子中的h(A,B)和h(B,A)分别称为从A集合到B集合和从B集合到A集合的单向Hausdorff距离.
- 即h(A,B)实际上首先对点集A中的每个点ai,到距离ai点最近的B集合中点bj之间的距离‖ai-bj‖,(比如A集合中有100个点,就有100个上述最小值)然后进行排序, 然后取该距离中的最大值(100个最小值中的最大值)作为h(A,B)的值. h(B,A)同理可得.
- 由上面的式子知,双向Hausdorff距离H(A,B)是单向距离h(A,B)和h(B,A)两者中的较大者,
- 它度量了两个点集间的最大不匹配程度.
改进的Hausdorff距离
- 参考代码1(matlab版)
- 参考代码2 matlab官方
参考:Hausdorff 距离
3.倒角距离(Chamfer Distance,CD)
给定两个点集S1 和S2, 它们之间的Chamfer Distance定义为:
4.陆地移动距离(Earth Mover’s Distance,EMD)
给定两个点集S1 和S2, 它们之间的Earth Mover’s Distance定义为:
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