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基于多分辨率几何结构信息的三维点云补全算法与研究

基于多分辨率几何结构信息的三维点云补全算法与研究

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作者：谭磊济南大学

学位级别：硕士

随着三维扫描仪设备的广泛普及以及三维视觉技术的迅速发展,三维点云(Point Cloud)数据已经受到学术界和工业界的特别关注。三维点云数据是在一个三维坐标系中的一组向量的集合,其结构简单且包含了丰富的信息,包括三维坐标、颜色、方向... 详细信息

随着三维扫描仪设备的广泛普及以及三维视觉技术的迅速发展,三维点云(Point Cloud)数据已经受到学术界和工业界的特别关注。三维点云数据是在一个三维坐标系中的一组向量的集合,其结构简单且包含了丰富的信息,包括三维坐标、颜色、方向等。因此,三维点云被广泛应用于自动驾驶、增强现实、机器人领域,具体包括三维场景中的目标检测、跟踪和分类等任务。然而由于光反射、目标遮挡、噪声等不可避免因素,获取的三维点云数据可能存在丢失或稀疏等问题,从而形成了不完整点云。不完整点云的补全对三维视觉技术的发展具有重要的研究意义与应用价值,如何利用多分辨率不完整点云的几何结构信息进行高精度、高效率的补全是一个亟需解决的关键问题。由于三维点云比图像多了一个维度,多分辨率三维点云补全面临着更加复杂的问题。其研究难点主要体现在:(1)空间分布复杂:点云是无序、稀疏、不规则分布的,需要考虑计算机如何处理这些无序的数据。(2)几何信息不足:与二维图像相比,点云缺少了二维图像中的纹理,导致几何结构信息缺失,易产生噪声点,降低了点云的补全精度。(3)判别器鉴别能力不足:现有的判别器并不能有效地区分预测点云与真实点云,导致判别器的优化能力不足,无法提高点云的补全精度。针对上述问题,本文基于多分辨率不完整点云的补全开展了深入研究,主要工作如下:(1)针对空间分布复杂的研究难点,本文利用图结构捕获无序点云的拓扑信息,提出了一个基于图结构的跳跃连接三维点云补全网络。此网络采用K近邻策略构造无向图后,进一步使用多层感知机和最大池化层来解决点云的无序性问题,同时在特征解码过程中引入跳跃连接,减少特征信息的丢失。所提出的算法有效地考虑了邻域点与中心点之间的几何关系,提高了点云补全模型的精度。(2)针对几何信息不足的问题,本文设计了一个基于Transformer的点云补全网络。首先设计了一个双层偏置注意力机制来捕捉长距离特征之间的依赖性并嵌入位置信息提取特征之间的空间相关性,其次将双层特征融合以充分提取局部信息,最后利用点金字塔解码器生成多分辨率完整点云。所提出的算法进一步考虑了多分辨率点云在同一分辨率下的一致性,从而使生成的点云分布更加均匀。(3)针对判别器鉴别能力不足的问题,本文提出了一种基于投影对抗网络的三维点云补全算法来进一步优化预测结果。该方法将生成的完整点云投影到二维相机坐标系中判别其真实性,最后利用投影判别器来对抗训练生成模型,从而提高三维点云补全模型的准确性。在投影生成对抗网络的基础上,本文还设计了一个骨架特征增强模块来推理不完整点云的骨架点,捕捉骨架点的特征作为局部几何信息,将这些局部信息嵌入提取的特征中生成精细的完整点云。

关键词：三维点云补全多层感知机注意力机制投影判别器生成对抗网络

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基于点云块生成的双路结构三维点云补全网络

基于点云块生成的双路结构三维点云补全网络

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作者：何祺丰电子科技大学

学位级别：硕士

三维点云补全已经成为三维计算机视觉领域的一个热门研究方向,其旨在利用三维点云的不完整部分来恢复出完整的三维形状。因为三维点云是人们从现实世界中最方便获取并储存的三维形状格式之一,其在各个领域得到了广泛的研究和应用。但是... 详细信息

三维点云补全已经成为三维计算机视觉领域的一个热门研究方向,其旨在利用三维点云的不完整部分来恢复出完整的三维形状。因为三维点云是人们从现实世界中最方便获取并储存的三维形状格式之一,其在各个领域得到了广泛的研究和应用。但是,因为各种各样的局限性,人们获得的三维点云数据往往是不完整的,会出现不同的残缺和空洞,影响到下游任务的进行。所以人们想到借助深度学习神经网络强大的联想和预测能力来进行三维点云补全任务。然而,三维点云补全以往的方法要么是在生成阶段直接预测输出整个三维形状,改变了原始点云中点的分布,或甚至出现了一个完全不同的形状;要么就是在还原三维物体的局部细节方面效果有限,不能很好地利用原始点云中存在的对称性和相似性等几何特征。本工作针对上述问题提出了一种全新的基于点云块生成的双路网络来应用于三维点云补全任务,提高结果的准确性和美观性,在维持原始输入点云点分布不变的同时,更好地还原出三维物体的局部细节。这个网络利用不同编码器网络架构设计的优点,将它们放置于上下两路网络中,通过上路来提供对三维点云缺失区域整体形状的粗略估计,然后通过下路生成多个点云块的方式来根据上路的结果进一步填充细节,细化结果。同时本工作还提出了一个识别模块,用于尽可能地保留原始输入点云中点的分布。本工作在多个数据集上和前人的数项方法进行了数值和可视化的对比实验,并通过消融实验来验证本工作各项设计的有效性,同时还进行了鲁棒性实验来测试本工作在不同输入点云缺失程度下的表现。这些实验证明了本工作方法表现效果出色,各个模块设计切实有效,能高精度地在不破坏原始输入的情况下还原出完整的三维点云。其数值评估和可视化效果优于前人的工作,并且即使在点云缺失比例不同的时候也具有很好的效果。

关键词：三维点云补全三维计算机视觉三维几何深度学习双路网络

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