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NPD-ICASSP19 阅读笔记

贾添植2021-09-17 15:49点云43

点云去噪的主要思路有基于网格的、基于图的、基于投影的等等,本文是采用基于投影的方法,即先估计三维点的参考平面,然后将噪声点云投影到参考平面上达到去噪的目的。在以往的方法中,由于参考平面估计不准,所以需要多次投影来获得更好的去噪点云,本文首次通过神经网络来估计参考平面,即估计参考平面的法向量和截距,这样可以获得更准确的参考平面,之后只需一次投影来获得更好的去噪点云。(在这之后的论文中应该是有端到端直接去噪的,还没具体看)

所以重点就在于怎么直接处理点云通过神经网络来估计参考平面。还是类似PointNet,Encoder部分通过max操作得到全局特征,将全局特征与局部特征拼接后通过一个Decoder,最终得到一个包含参考平面的法向量和截距的向量,将此向量作用在噪声点云上做投影,得到无噪声点云。整个过程中受两部分的loss约束,一个是包含参考平面的法向量和截距的向量与真实的参考平面的法向量和截距做loss,一个是得到的无噪声点云与真实的无噪声点云做loss,其中,真实的参考平面的法向量和截距是通过无噪声点云预处理之后得来的。


未完待续。

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