Abstract-Som en samling av 3D-punkter prover från ytor av objekt, ett 3D-punktmoln används i stor utsträckning i robotik, autonom körning och förstärkt verklighet. På grund av de fysiska begränsningarna av 3D-sensorer är 3D-punktmoln vanligtvis bullriga, vilket påverkar efterföljande beräkningar, såsom ytrekonstruktion, igenkänning och många andra. För att denoisera ett 3D-punktmoln presenterar vi en ny algoritm som kallas viktad multiprojektion. Jämfört med många tidigare arbeten på denoisering, istället för att direkt utjämna koordinaterna för 3D-punkter, använder vi en tvåfaldig utjämning: Vi först uppskattar en lokal tangentplan vid varje 3D-punkt och sedan rekonstruera varje 3D-punkt genom viktat medelvärde av dess projektioner på flera tangentplan. Vi tillhandahåller även den teoretiska analysen för den normala ytuppskattningen och uppnår en snävare gräns än i ett tidigare arbete. Vi validerar den empiriska prestandan på datauppsättningen av ShapeNetCore och visar att viktade multi-projection överträffar sina konkurrenter i alla nio klasser.
I REF beräknas ett lokalt tangentplan vid varje punkt i den konstruerade punktmolnkurvan, och sedan denoiseras varje 3D-punkt via vägt medelvärde av dess projektioner på angränsande tangentplan.
Weighted Multi-projection: 3D Point Cloud Denoising with Estimated Tangent Planes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}