点云上采样是从稀疏点云生成密集均匀点集的过程,对三维计算机视觉至关重要。传统方法通常会将稀疏点云分割成局部区域,上采样后合并,但这容易导致不一致性、异常值或不均匀性。本文提出了一种新方法,利用局部先验知识学习无符号距离场进行点云上采样。本文训练了局部距离指示器(LDI),预测查询点到局部隐式表面的无符号距离,再利用LDI学习
由于点云数据的稀疏性和不规则性,所以用深度神经网络学习和分析3D点云一直以来是一个具有挑战性的工作。这篇文章中我们提出了一种数据驱动的点云上采样技术。核心思想是学习每个点的多层次特征,然后利用不同的卷积分支在特征空间的中进行扩充,然后将扩充后的特征进行分解并重建为上采样点云集。我们的网络应用于块状...
(1)下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度, #include ...
我们提出了一种新颖的点云上采样框架。经过训练后,它可以以任意比率对点云进行上采样。具体来说,给定一个低分辨率点云 ,我们首先对其进行插值,获得所需数量的点的新点云 。然后,通过迭代优化过程对插值点的位置进行细化,使其尽可能接近地面实况高分辨率点云 ,由于推理期间无法获得基本事实,因此这种细化是由经过训练...
我认为这篇文章提出的LCIDF方法是一种非常有前途的点云上采样方法。该方法具有以下优点: 可以实现任意比例的点云上采样,这对于三维重建、三维感知等应用场景非常重要。可以保持点云的细节信息,这对于三维模型生成等应用场景非常重要。可以实现实时上采样,这对于实时三维应用场景非常重要。LCIDF方法的具体实现比较简单,使...
简述PU-Net在点云上进行上采样,即输入一个点云,输出一个更密的点云,且它落在输入点云隐含的几何体(比如表面)上。点云上采样和图片的超分辨率很像,但因为是三维的点而不是二维的像素,因此也有点云不规则、无顺序的一系列缺陷。PU-Net的核心思想,是学习到每个点多个粒度(从局部到全局)下的特征,再在特征空间...
PCL中的pcl::MovingLeastSquares类是实现移动最小二乘法上采样的关键工具。 3. 选择适合的PCL上采样方法 在PCL中,pcl::MovingLeastSquares是实现点云上采样的常用方法。它基于局部多项式近似,能够生成平滑且连续的点云表面。 4. 编写代码实现所选的上采样方法 以下是一个使用PCL库中的pcl::MovingLeastSquares类...
基于深度学习的点云上采样方法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展,其在三维点云数据处理领域的应用也日益广泛。点云上采样作为点云数据处理的重要环节,对于提高三维重建、场景理解等任务的精度和效率具有重要意义。然而,传统的点云上采样方法往往存在计算复杂度高、上采样效果不佳等问题。因此,本文提出了一种基于...
简介:Open3d系列 | 3. Open3d实现点云上采样、点云聚类、点云分割以及点云重建 1. Open3d点云下采样 点云下采样是对点云以一定的采样规则重新进行采样,目的是在保证点云整体几何特征不变的情况下,降低点云的密度,进而可以降低相关处理的数据量和算法复杂度。下面介绍三种下采样方式:体素下采样、均匀下采样、随...
该工作主要解决3D点云的上采样问题,提出了一个数据驱动的点云上采样网络。核心思想是学习每个点的多层次特征,然后通过特征中隐含的多分支卷积单元扩展点集空间。将扩展后的特征分解为多个特征,再将这些特征重构为一个上采样点集。 方法: 如上图所示,上采样网络PU-Net的结构图:网络输入提取补丁的N个点,经过pointnet...