論文の概要: PRISM: Color-Stratified Point Cloud Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06839v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 10:07:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.021963
• Title: PRISM: Color-Stratified Point Cloud Sampling
• Title（参考訳）: PRISM: 色分けされたポイントクラウドサンプリング
• Authors: Hansol Lim, Minhyeok Im, Jongseong Brad Choi,
• Abstract要約: PRISMは、RGB-LiDAR点雲のための新しい色誘導成層サンプリング法である。 本研究のアプローチは,色相の特徴が色相の多様性を示すのに対して,冗長な特徴は色相の均一性を示すのに対し,色相の特徴は色相の多様性を示すのが特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7023041773480836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present PRISM, a novel color-guided stratified sampling method for RGB-LiDAR point clouds. Our approach is motivated by the observation that unique scene features often exhibit chromatic diversity while repetitive, redundant features are homogeneous in color. Conventional downsampling methods (Random Sampling, Voxel Grid, Normal Space Sampling) enforce spatial uniformity while ignoring this photometric content. In contrast, PRISM allocates sampling density proportional to chormatic diversity. By treating RGB color space as the stratification domain and imposing a maximum capacity k per color bin, the method preserves texture-rich regions with high color variation while substantially reducing visually homogeneous surfaces. This shifts the sampling space from spatial coverage to visual complexity to produce sparser point clouds that retain essential features for 3D reconstruction tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は、RGB-LiDAR点雲に対する新しい色誘導成層サンプリング法であるPRISMを提案する。 本研究のアプローチは,色相の特徴が色相の多様性を示すのに対して,冗長な特徴は色相の均一性を示すのに対し,色相の特徴は色相の多様性を示すのが特徴である。 従来のダウンサンプリング手法(ランダムサンプリング、ボクセルグリッド、ノーマルスペースサンプリング)は、この測光内容を無視しながら空間的均一性を強制する。 対照的に、PRISMはコリマティックな多様性に比例したサンプリング密度を割り当てる。 RGB色空間を成層領域として扱い、色ビンあたりの最大容量kを付与することにより、視覚的に均質な表面を著しく低減しつつ、高い色変化を有するテクスチャリッチな領域を保存できる。 これにより、サンプリング空間を空間的カバレッジから視覚的複雑さにシフトし、3D再構成タスクに不可欠な特徴を保持するスペーサー点雲を生成する。

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