論文の概要: A Novel Grouping-Based Hybrid Color Correction Algorithm for Color Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02397v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 09:23:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.87034
• Title: A Novel Grouping-Based Hybrid Color Correction Algorithm for Color Point Clouds
• Title（参考訳）: 色点雲に対するグループベースハイブリッド色補正アルゴリズム
• Authors: Kuo-Liang Chung, Ting-Chung Tang,
• Abstract要約: 本稿では,色点雲に対するグループ化に基づくハイブリッド色補正アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの所望色整合性補正の利点は、1086個の色点雲対のテストによって正当化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2917707112773593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Color consistency correction for color point clouds is a fundamental yet important task in 3D rendering and compression applications. In the past, most previous color correction methods aimed at correcting color for color images. The purpose of this paper is to propose a grouping-based hybrid color correction algorithm for color point clouds. Our algorithm begins by estimating the overlapping rate between the aligned source and target point clouds, and then adaptively partitions the target points into two groups, namely the close proximity group Gcl and the moderate proximity group Gmod, or three groups, namely Gcl, Gmod, and the distant proximity group Gdist, when the estimated overlapping rate is low or high, respectively. To correct color for target points in Gcl, a K-nearest neighbors based bilateral interpolation (KBI) method is proposed. To correct color for target points in Gmod, a joint KBI and the histogram equalization (JKHE) method is proposed. For target points in Gdist, a histogram equalization (HE) method is proposed for color correction. Finally, we discuss the grouping-effect free property and the ablation study in our algorithm. The desired color consistency correction benefit of our algorithm has been justified through 1086 testing color point cloud pairs against the state-of-the-art methods. The C++ source code of our algorithm can be accessed from the website: https://github.com/ivpml84079/Point-cloud-color-correction.
• Abstract（参考訳）: カラーポイントクラウドのカラー整合性補正は、3Dレンダリングおよび圧縮アプリケーションにおいて基本的な重要な課題である。 これまでは、カラー画像の色補正を目的とした色補正手法がほとんどであった。 本研究の目的は,色点雲に対するグループ化に基づくハイブリッド色補正アルゴリズムを提案することである。 提案アルゴリズムは, 一致源と目標点雲間の重なり速度を推定し, 推定重なり速度が低い場合, 対象点を, 近接群 Gcl と中近群 Gmod の2つの群, Gcl と Gmod と遠近群 Gdist の3つの群に適応的に分割する。 Gclにおける目標点の色を補正するため, K-nearest neighbors basedlateral interpolation (KBI)法を提案する。 Gmod のターゲット点の色を補正するために,関節 KBI とヒストグラム等化法 (JKHE) を提案する。 Gdist の目標点に対して,色補正のためのヒストグラム等化法 (HE) を提案する。 最後に,アルゴリズムのグルーピング・エフェクトフリー特性とアブレーション研究について考察する。 提案アルゴリズムの求める色整合性補正の利点は,最先端の手法に対して1086個の色点雲対をテストすることによって正当化されている。 私たちのアルゴリズムのC++ソースコードは、Webサイトからアクセスできる。

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