論文の概要: Deep Feature-preserving Normal Estimation for Point Cloud Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11563v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 07:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 04:11:39.704113
• Title: Deep Feature-preserving Normal Estimation for Point Cloud Filtering
• Title（参考訳）: ポイントクラウドフィルタの深部特徴保存正規推定
• Authors: Dening Lu, Xuequan Lu, Yangxing Sun, Jun Wang
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウドフィルタリングのための特徴保存正規推定法を提案する。 学習方法であり,正規化の自動予測を実現する。 種々の実験により,本手法は最先端の正規推定法や点雲フィルタリング法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.411519695767634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud filtering, the main bottleneck of which is removing noise (outliers) while preserving geometric features, is a fundamental problem in 3D field. The two-step schemes involving normal estimation and position update have been shown to produce promising results. Nevertheless, the current normal estimation methods including optimization ones and deep learning ones, often either have limited automation or cannot preserve sharp features. In this paper, we propose a novel feature-preserving normal estimation method for point cloud filtering with preserving geometric features. It is a learning method and thus achieves automatic prediction for normals. For training phase, we first generate patch based samples which are then fed to a classification network to classify feature and non-feature points. We finally train the samples of feature and non-feature points separately, to achieve decent results. Regarding testing, given a noisy point cloud, its normals can be automatically estimated. For further point cloud filtering, we iterate the above normal estimation and a current position update algorithm for a few times. Various experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art normal estimation methods and point cloud filtering techniques, in terms of both quality and quantity.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドフィルタリングは、幾何学的特徴を維持しながらノイズ(異常値)を取り除くことが主なボトルネックであり、3dフィールドにおける根本的な問題である。 通常の推定と位置更新を含む2段階のスキームが有望な結果をもたらすことが示されている。 それでも、最適化とディープラーニングを含む現在の通常の推定方法は、しばしば自動化が限られるか、鋭い特徴を保存できない。 本稿では,幾何学的特徴を保存した点雲フィルタリングのための特徴保存正規推定法を提案する。 学習方法であり,正規化の自動予測を実現する。 トレーニングフェーズでは,まずパッチベースのサンプルを生成して分類ネットワークに送り,特徴点と非特徴点を分類する。 最後に、機能点と非機能点のサンプルを個別にトレーニングし、適切な結果を得る。 テストに関して、ノイズの多い点雲があると、その正規値が自動的に推定される。 さらにポイント・クラウド・フィルタリングを行うために、上記の正規推定と現在位置更新アルゴリズムを数回反復する。 様々な実験により,本手法は品質と量の両方において,最先端の正規推定法とポイントクラウドフィルタリング手法を上回っていることが示された。

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