論文の概要: VRHCF: Cross-Source Point Cloud Registration via Voxel Representation and Hierarchical Correspondence Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10085v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 08:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 18:09:44.012743
- Title: VRHCF: Cross-Source Point Cloud Registration via Voxel Representation and Hierarchical Correspondence Filtering
- Title（参考訳）: VRHCF: Voxel表現と階層対応フィルタリングによるクロスソースポイントクラウド登録
- Authors: Guiyu Zhao, Zewen Du, Zhentao Guo, Hongbin Ma,
- Abstract要約: 広い適用性を有するポイントクラウド登録のための新しいフレームワークを提案する。
クロスソースのクラウド登録では、3DCSRデータセット上で最高のRRを獲得し、9.3%の改善率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Addressing the challenges posed by the substantial gap in point cloud data collected from diverse sensors, achieving robust cross-source point cloud registration becomes a formidable task. In response, we present a novel framework for point cloud registration with broad applicability, suitable for both homologous and cross-source registration scenarios. To tackle the issues arising from different densities and distributions in cross-source point cloud data, we introduce a feature representation based on spherical voxels. Furthermore, addressing the challenge of numerous outliers and mismatches in cross-source registration, we propose a hierarchical correspondence filtering approach. This method progressively filters out mismatches, yielding a set of high-quality correspondences. Our method exhibits versatile applicability and excels in both traditional homologous registration and challenging cross-source registration scenarios. Specifically, in homologous registration using the 3DMatch dataset, we achieve the highest registration recall of 95.1% and an inlier ratio of 87.8%. In cross-source point cloud registration, our method attains the best RR on the 3DCSR dataset, demonstrating a 9.3 percentage points improvement. The code is available at https://github.com/GuiyuZhao/VRHCF.
- Abstract（参考訳）: 多様なセンサから収集されるポイントクラウドデータの大きなギャップによって引き起こされる課題に対処する上で、堅牢なクロスソースポイントクラウド登録を実現することは、非常に大きな課題となる。
これに対し,同種およびクロスソースの登録シナリオに適した広い適用性を有するポイントクラウド登録のための新しいフレームワークを提案する。
クロスソース・ポイント・クラウド・データにおける様々な密度や分布から生じる問題に対処するため,球面ボクセルに基づく特徴表現を導入する。
さらに、ソース間登録における多くの外れ値やミスマッチの課題に対処し、階層型対応フィルタリング手法を提案する。
この方法は次第にミスマッチを除去し、高品質な対応を与える。
提案手法は,従来のホモロジー登録とクロスソース登録の両シナリオにおいて,多種多様な適用性を示す。
具体的には,3DMatchデータセットを用いたホモログ登録では,95.1%,イリヤ比87.8%が最も高い登録リコールを達成した。
クロスソースのクラウド登録では、3DCSRデータセット上で最高のRRを獲得し、9.3%の改善率を示す。
コードはhttps://github.com/GuiyuZhao/VRHCFで公開されている。
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