基于最优传输理论的高质量点云重采样方法

摘要：

目前通过3D扫描仪获取的点云仍旧存在一些缺陷:点云含有噪声,点云在不同方向上分布不均匀等.本文针对上述问题开展研究.主要工作为提出一种新的算法用于在点云上进行高质量的重采样,即使用较为稀疏的重采样点集去表达较为密集的原始点云的几何形状,同时重采样点集的分布可以满足用户预先指定的目标分布,并具备一定的蓝噪声性质.在最优传输理论的基础之上,本文方法将传统的点云重采样问题转化为一个最优化问题,并在点云上构建离散网格,使得针对网格的受限制的Power剖分方法能够迁移至点云上.随后利用交叉优化框架对该优化问题进行求解,并对每一个重采样点执行精确的容积约束.大量实验结果表明,本文算法输出的重采样点集可以实现精确自适应控制密度的目标,并且具备较好的蓝噪声性质.

关键词：点云重采样;最优传输;受限制的Power图;重心Voronoi剖分

所属期刊栏目：45

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：福建省自然科学基金;虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京航空航天大学开放课题;中央高校基本科研业务费专项基金;中央高校基本科研业务费专项基金

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：135-147