Abstract-3D punkt moln-en ny signal representation av volymetriska objekt-är en diskret samling av tripletter märkning yttre objekt yta platser i 3D utrymme. Konventionella ofullständiga förvärvsprocesser av 3D-punktmoln-t.ex., stereomatchning från flera synvinkel bilder eller djupdata som erhållits direkt från aktiva ljussensorer-litet icke-försumbar buller i data. I detta papper utökar vi en tidigare föreslagen lågdimensionell mångfaldig modell för bildplåster till ytfläckar i punktmolnet, och söker självliknande patchar för att denoise dem samtidigt med att använda patchen grenröret före. På grund av diskreta observationer av patchar på grenröret, vi approximerar den multiplikatordimension beräkning definieras i den kontinuerliga domänen med en patch-baserad graf Laplacian regularizer, och föreslår en ny diskret patch avståndsmått för att kvantifiera likheten mellan två samma storlek ytliga patchar för graf konstruktion som är robust för buller. Vi visar att vår graf Laplacian regularizer leder till snabb implementering och har önskvärda numeriska stabilitet egenskaper med tanke på dess naturliga graf spektral tolkning. Omfattande simuleringsresultat visar att vårt föreslagna denoiseringssystem överträffar toppmoderna metoder i objektiva mätvärden och bättre bevarar visuellt framträdande strukturella egenskaper som kanter. Index Terms-Graph signalbehandling, punktmoln denoiserande, lågdimensionellt grenrör.
Zeng m.fl. REF föreslår en lågdimensionell multiplikatormodell (LDMM) med graf Laplacian regularization (GLR) och utnyttjar självliknande ytplåster för denoisering.
3D Point Cloud Denoising Using Graph Laplacian Regularization of a Low Dimensional Manifold Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}