深度学习点云质量增强方法综述

好久没更新博客了,后面计划重启博客,空闲时分享一下学习心得,包括但不局限于点云编码/压缩、插帧、质量增强。这次,推荐一篇综述论文。

**题目:**深度学习点云质量增强方法综述 (Deep learning-based quality enhancement for 3D point clouds: a survey)

期刊《中国图象图形学报》2023年第28卷第11期

作者陈建文1, 赵丽丽2, 任蓝草1, 孙卓群1, 张新峰3, 马思伟4

机构:1.电子科技大学信息与通信工程学院, 成都 611731; 2.中国移动通信有限公司研究院, 北京 100032; 3.中国科学院大学计算机科学与技术学院, 北京 100190; 4.北京大学计算机学院, 北京 100871

摘要 :随着三维探测技术的发展,点云逐渐成为最常用的三维物体/场景表征数据类型之一,广泛应用于自动驾驶、增强现实及虚拟现实等领域。然而,受限于硬件设备、采集环境以及遮挡等因素,采集的原始点云通常是不完整、稀疏、嘈杂的,为点云的处理和分析带来了巨大挑战。在此背景下,点云质量增强技术旨在对原始点云进行处理以获得结构完整、密集且接近无噪的点云,具有重要意义。本文对现阶段深度学习点云质量增强方法进行了系统综述,为后续研究者提供研究基础。首先,简要介绍了点云数据处理中通用的关键技术;分别介绍了++点云补全、点云上采样和点云去噪++3类点云质量增强方法,并对3类方法中的现有算法进行了分类、梳理及总结。其中,点云补全与点云去噪算法均可根据是否采用编码器---解码器结构分为两大类,点云上采样算法可根据网络主要结构分为基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于图卷积神经网络的方法。其次,总结了质量增强任务中常用的数据集与评价指标,并分别对比分析了现阶段点云补全、上采样和去噪中主流算法的性能。最后,通过系统的梳理,凝练出点云质量增强方向所面临的挑战,并对未来的研究趋势进行了展望。

涉及的文献及其开源代码:https://github.com/LilydotEE/Point_cloud_quality_enhancement

全文详见:http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=221076&flag=1

关键词:point cloud completion, point cloud upsampling, point cloud denoising

相关推荐
青松@FasterAI14 分钟前
【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 上下文中的窗口大小是什么意思? (★小白必会版★)
人工智能·自然语言处理
AIGC大时代29 分钟前
高效使用DeepSeek对“情境+ 对象 +问题“型课题进行开题!
数据库·人工智能·算法·aigc·智能写作·deepseek
硅谷秋水30 分钟前
GAIA-2:用于自动驾驶的可控多视图生成世界模型
人工智能·机器学习·自动驾驶
多巴胺与内啡肽.33 分钟前
深度学习--自然语言处理统计语言与神经语言模型
深度学习·语言模型·自然语言处理
偶尔微微一笑42 分钟前
AI网络渗透kali应用(gptshell)
linux·人工智能·python·自然语言处理·编辑器
深度之眼1 小时前
2025时间序列都有哪些创新点可做——总结篇
人工智能·深度学习·机器学习·时间序列
晓数1 小时前
【硬核干货】JetBrains AI Assistant 干货笔记
人工智能·笔记·jetbrains·ai assistant
在下胡三汉1 小时前
来自 3D 世界的 JPEG。什么是 glTF?什么是 glb?
3d
jndingxin1 小时前
OpenCV 图形API(60)颜色空间转换-----将图像从 YUV 色彩空间转换为 RGB 色彩空间函数YUV2RGB()
人工智能·opencv·计算机视觉
Sherlock Ma2 小时前
PDFMathTranslate:基于LLM的PDF文档翻译及双语对照的工具【使用教程】
人工智能·pytorch·语言模型·pdf·大模型·机器翻译·deepseek