三维点云上采样方法研究综述.pdf

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DOI１０．１１８９６skx．２３０９００１１０

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三维点云上采样方法研究综述

韩冰邓理想郑毅任爽

北京交通大学计算机与信息技术学院北京

１０００４４

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bhan０４５８＠btu．edu．cn

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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关键词三维点云上采样方法深度神经网络自监督学习三维重建

中图分类号TP１８１

Surveof３DPointCloudsUsamlinMethods

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HANBinDENGLixianZHENGYiandRENShuan

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SchoolofComuterandInformationTechnoloBeiinJiaotonUniversitBeiin１０００４４China

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AbstractWiththeoularitofthreeＧdimensional３Dscannindevicessuchasdet