論文の概要: A New Outlier Removal Strategy Based on Reliability of Correspondence
Graph for Fast Point Cloud Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07404v1
- Date: Mon, 16 May 2022 00:37:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 16:58:11.082250
- Title: A New Outlier Removal Strategy Based on Reliability of Correspondence
Graph for Fast Point Cloud Registration
- Title（参考訳）: 高速ポイントクラウド登録のための対応グラフの信頼性に基づく新しい外れ値除去戦略
- Authors: Li Yan, Pengcheng Wei, Hong Xie, Jicheng Dai, Hao Wu, Ming Huang
- Abstract要約: 我々は,点クラウド登録における6-DOF削減プロセスを記述するために,単純で直感的な手法を用いる。
本稿では,対応グラフの信頼性に基づく外乱除去手法を提案する。
提案手法は, 段階的整合パラメータ推定とともに, 高速かつ高精度な外乱除去を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8180625547708535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Registration is a basic yet crucial task in point cloud processing. In
correspondence-based point cloud registration, matching correspondences by
point feature techniques may lead to an extremely high outlier ratio. Current
methods still suffer from low efficiency, accuracy, and recall rate. We use a
simple and intuitive method to describe the 6-DOF (degree of freedom)
curtailment process in point cloud registration and propose an outlier removal
strategy based on the reliability of the correspondence graph. The method
constructs the corresponding graph according to the given correspondences and
designs the concept of the reliability degree of the graph node for optimal
candidate selection and the reliability degree of the graph edge to obtain the
global maximum consensus set. The presented method could achieve fast and
accurate outliers removal along with gradual aligning parameters estimation.
Extensive experiments on simulations and challenging real-world datasets
demonstrate that the proposed method can still perform effective point cloud
registration even the correspondence outlier ratio is over 99%, and the
efficiency is better than the state-of-the-art. Code is available at
https://github.com/WPC-WHU/GROR.
- Abstract（参考訳）: 登録は、ポイントクラウド処理において基本的なが重要なタスクである。
対応性に基づく点雲登録では、点特徴法による対応が極めて高い外れ値比をもたらす可能性がある。
現在の手法は、低い効率、正確性、リコールレートに苦しんでいる。
本稿では, 点雲登録における6自由度補正プロセスを記述するために, シンプルで直感的な手法を用い, 対応グラフの信頼性に基づく外乱除去戦略を提案する。
この方法は、与えられた対応に従って対応するグラフを構築し、最適な候補選択のためのグラフノードの信頼性度とグラフエッジの信頼性度の概念を設計し、グローバルな最大コンセンサスセットを得る。
提案手法は, 段階的整合パラメータ推定とともに, 高速かつ高精度な外乱除去を実現することができる。
シミュレーションや実世界のデータセットに挑戦する大規模な実験により,対応外乱比が99%を超えても,提案手法は有効点雲登録が可能であり,その効率は最先端よりも優れていることが示された。
コードはhttps://github.com/WPC-WHU/GRORで公開されている。
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