基于曲面法线图全变分的3D点云超分辨率
信号处理
2019-08-20 v1
摘要
点云是物体二维表面的离散几何采样所得到的三维坐标集合。使用低成本三维扫描仪获取数据意味着点云的分辨率往往低于在高分辨率显示器上渲染所需的分辨率。基于图信号处理的最新进展，我们设计了一种用于三维点云超分辨率(SR)的局部算法。首先，我们利用低分辨率点云形成的局部三角形质心初始化新点，并使用k近邻图连接所有点。然后，为了建立曲面法线与三维点坐标之间的线性关系，我们进行二部图近似，将所有节点划分为两个不相交的集合，并交替优化直至收敛。对于每个节点集，为了在约束原始点坐标不变的前提下促进分段平滑(PWS)的二维表面，我们为邻近曲面法线设计了一个图全变分(GTV)目标。我们采用增广拉格朗日方法来处理该优化问题，并使用交替方向乘子法(ADMM)求解其无约束等价形式。大量实验表明，我们提出的点云SR算法在客观和主观上均优于针对多种点云的对比方案。
引用
@article{arxiv.1908.06261,
title = {3D Point Cloud Super-Resolution via Graph Total Variation on Surface Normals},
author = {Chinthaka Dinesh and Gene Cheung and Ivan V. Bajic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.06261},
year = {2019}
}