自调的双阶段点云重建框架,结合TPDn和PU-Net

科学领域:

• 计算机视觉 计算机视觉
• 几何建模 几何建模
• 三维重建的3D重建

背景情况:

• 点云数据对于3D应用至关重要,但通常会受到噪音和低分辨率的影响.
• 现有的重建方法需要手动调整参数,从而限制了效率和可扩展性.
• 对于准确的点云处理,需要强大的和自动化的技术.

研究的目的:

• 介绍一个自调的,为自动点云重建的两阶段框架.
• 为了提高几何精度,结构一致性和对噪声的强度.
• 为处理大规模点云提供一个高效和可扩展的解决方案.

主要方法:

• 一个无参数消噪模块 (TPDn) 使用多项式模型适配用于自动消除噪声和异常值.
• 一个点云提升采样网络 (PU-Net) 从被删除的数据中恢复细粒度的几何形状.
• 该框架将denoising和upsampling整合到一个协同的两阶段过程中.

主要成果:

• 在没有手动值选择的情况下,TPDn模块有效地消除噪声.
• 综合框架在各种噪音水平上显示了增强的结构一致性和稳定性.
• 实验表明,在合成和现实数据上的几何精度和统一性得到了改善.
• 该方法保持了低计算成本,证明了效率和可扩展性.

结论:

• 拟议的自调框架为点云重建提供了有效和自动化的解决方案.
• 无参数的denoising和先进的 upsampling之间的协同作用显著提高了重建质量.
• 该框架的简单性,效率和可扩展性使其适用于各种3D应用.