三维点云上采样方法研究综述

作     者：韩冰 邓理想 郑毅 任爽 HAN Bing;DENG Lixiang;ZHENG Yi;REN Shuang

作者机构：北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第7期

页      面：167-196页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62072025) 

主　　题：三维点云 上采样方法 深度神经网络 自监督学习 三维重建 

摘      要：随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣。其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务的优劣,因此一些研究人员从多个角度深入探索并先后提出了多种点云上采样方法,以期提高计算效率和网络性能,解决点云上采样中的各种难点问题。为了促进之后研究的发展,首先从任务类型角度对现有的点云上采样方法进行了全面的分类与综述,然后对这些点云上采样网络的性能进行了详细的分析与对比,最后针对现存的问题与面临的挑战做了进一步分析,并探索了未来可能的研究方向,希望为三维点云上采样任务未来更深入的研究提供新思路。