論文の概要: LBF:Learnable Bilateral Filter For Point Cloud Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15950v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 07:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:25:14.124743
• Title: LBF:Learnable Bilateral Filter For Point Cloud Denoising
• Title（参考訳）: LBF:ポイントクラウド復調のためのLearnable Bilateral Filter
• Authors: Huajian Si, Zeyong Wei, Zhe Zhu, Honghua Chen, Dong Liang, Weiming Wang, Mingqiang Wei
• Abstract要約: LBF(Land-to-end learnablelateral filtering network for point cloud denoising)を提案する。 従来のBFとは異なり、LBFはその幾何学的特徴に従って各点の適応パラメータを学習する。 実験では、合成データセットと実スキャンデータセットの両方で競合するLBFが明らかに改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.365535300129297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bilateral filter (BF) is a fast, lightweight and effective tool for image denoising and well extended to point cloud denoising. However, it often involves continual yet manual parameter adjustment; this inconvenience discounts the efficiency and user experience to obtain satisfied denoising results. We propose LBF, an end-to-end learnable bilateral filtering network for point cloud denoising; to our knowledge, this is the first time. Unlike the conventional BF and its variants that receive the same parameters for a whole point cloud, LBF learns adaptive parameters for each point according its geometric characteristic (e.g., corner, edge, plane), avoiding remnant noise, wrongly-removed geometric details, and distorted shapes. Besides the learnable paradigm of BF, we have two cores to facilitate LBF. First, different from the local BF, LBF possesses a global-scale feature perception ability by exploiting multi-scale patches of each point. Second, LBF formulates a geometry-aware bi-directional projection loss, leading the denoising results to being faithful to their underlying surfaces. Users can apply our LBF without any laborious parameter tuning to achieve the optimal denoising results. Experiments show clear improvements of LBF over its competitors on both synthetic and real-scanned datasets.
• Abstract（参考訳）: バイラテラルフィルタ (BF) は、高速で軽量で効果的な画像デノイングツールであり、ポイントクラウドデノイングまで十分に拡張されている。 しかし、これは連続的かつ手動的なパラメータ調整を伴うことが多く、この不便さによって効率とユーザエクスペリエンスが低下し、満足な認知結果が得られる。 我々は,ポイントクラウドを問うエンドツーエンド学習可能なバイラテラルフィルタリングネットワークであるlmfを提案する。 従来のBFと異なり、LBFはその幾何学的特徴(例えば、角、端、平面)に基づいて各点の適応的パラメータを学習し、残響ノイズを避け、誤って取り除かれた幾何学的詳細と歪んだ形状を学習する。 BFの学習可能なパラダイムに加えて、LBFを促進するための2つのコアがあります。 第一に、局部bfと異なり、lbfは各点のマルチスケールパッチを活用し、グローバルな特徴知覚能力を有する。 第二に、LBFは幾何学的に認識された双方向の射影損失を定式化し、デノイングの結果は基礎となる表面に忠実である。 ユーザは無駄なパラメータチューニングを使わずにLBFを適用でき、最適な denoising 結果が得られます。 実験では、合成データセットと実スキャンデータセットの両方で競合するLBFが明らかに改善されている。

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