面向稳健点云配准的视野约束
计算机视觉与模式识别
2024-09-10 v1
摘要
部分到部分点云配准 (partial PCR) 仍是一个具有挑战性的任务，尤其是在处理低重叠率时。与完整到完整配准任务相比，我们发现部分 PCR 的目标尚未得到良好定义，表明没有度量标准能可靠地识别真实变换。这一点被确定为部分 PCR 任务中最根本的挑战。本文提出一种新颖且通用的视野约束 (Sight View Constraint, SVC)，以明确识别不正确的变换，从而增强现有 PCR 方法的鲁棒性。广泛的实验验证了 SVC 在室内和户外场景中的有效性。在具有挑战性的 3DLoMatch 数据集上，我们的方法将配准召回率从 78% 提升到 82%，实现了最先进的结果。这一研究还突显了部分 PCR 决策问题的重要性，这一问题有潜力为部分 PCR 问题提供新颖的见解。
引用
@article{arxiv.2409.05065,
title = {Sight View Constraint for Robust Point Cloud Registration},
author = {Yaojie Zhang and Weijun Wang and Tianlun Huang and Zhiyong Wang and Wei Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.05065},
year = {2024}
}
备注
9 pages