Abstract-Point moln är en samling av 3D-koordinater som är diskreta geometriska prover av ett objekts 2D-ytor. Imperfektion i förvärvsprocessen innebär att punktmoln ofta korrumperas med buller. Genom att bygga vidare på de senaste framstegen inom grafsignalbehandling utformar vi lokala algoritmer för 3D-punktsmolnets denoisering. Specifikt designar vi en omviktad graf Laplacian regularizer (RGLR) för ytnormaler och demonstrerar dess fördelar i rotationsinvariant, främjande av styckvis jämnhet, och enkel optimering. Med RGLR som signal innan, vi formulerar ett optimeringsproblem med en allmän p-norm trohet term som uttryckligen kan modellera två typer av oberoende buller: små men icke-sparse buller (med 2 trohet term) och stora men glesare buller (med 1 trohet term). För att etablera ett linjärt förhållande mellan normal och 3D-punktskoordinater utför vi först bipartitkurvans approximation för att dela upp punktmolnet i två separata noduppsättningar (röd och blå). Vi optimerar sedan de röda och blå nodernas koordinater växelvis. För 2-norm fidelity term, vi iteratively lösa en unconstrained quadratic programmering (QP) problem, effektivt beräkna med hjälp av konjugat gradient med ett begränsat tillstånd nummer för att säkerställa numerisk stabilitet. För 1-norm fidelity term minimerar vi iterativt en 1-2 kostnadsfunktion sjunga accelererad proximal gradient (APG), där en bra stegstorlek väljs via Lipschitz kontinuitetsanalys. Slutligen föreslår vi enkla medel- och medianfilter för platta fläckar i ett givet punktmoln för att uppskatta bullervariansen med tanke på bullertypen, som i sin tur används för att beräkna en viktparameter handel utanför troheten term och signal innan i problemformuleringen. Omfattande experiment visar toppmoderna denoiserande prestanda bland lokala metoder med hjälp av våra föreslagna algoritmer.
Dinesh m.fl. REF designa en omviktad graf Laplacian regularizer för ytnormaler, som används för att formulera ett optimeringsproblem med en allmän lp-norm fidelity term som uttryckligen kan modellera två typer av oberoende buller.
3D Point Cloud Denoising via Bipartite Graph Approximation and Reweighted Graph Laplacian
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}