PPSURF：结合面片与点卷积实现精细表面重建
计算机视觉与模式识别
2024-02-09 v2
摘要
从点云进行三维表面重建是内容创作、考古学、数字文化遗产和工程等领域的关键步骤。当前方法要么尝试优化非数据驱动的表面表示以拟合点，要么学习数据驱动的先验，了解常见表面的分布及其与可能含噪点云的关联。数据驱动方法能够稳健处理噪声，通常侧重于全局先验或局部先验，在全局端的噪声鲁棒性与局部端的表面细节保留之间进行权衡。我们提出 PPSurf 方法，它结合了基于点卷积的全局先验和基于处理局部点云面片的局部先验。我们表明，该方法对噪声具有鲁棒性，同时比当前最先进技术更准确地恢复表面细节。我们的源代码、预训练模型和数据集可在以下链接获取：https://github.com/cg-tuwien/ppsurf
引用
@article{arxiv.2401.08518,
title = {PPSURF: Combining Patches and Point Convolutions for Detailed Surface Reconstruction},
author = {Philipp Erler and Lizeth Fuentes and Pedro Hermosilla and Paul Guerrero and Renato Pajarola and Michael Wimmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.08518},
year = {2024}
}
备注
Published in Computer Graphics Forum (Jan 2024): https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cgf.15000