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基于稀疏卷积的隐式神经点云颜色去噪算法

一、引言

随着三维重建和计算机视觉技术的快速发展，点云数据在多个领域中得到了广泛应用。然而，由于设备精度、环境干扰等多种因素，获取的点云数据往往包含噪声，尤其是颜色信息，这极大地影响了后续处理和分析的准确性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于稀疏卷积的隐式神经点云颜色去噪算法。该算法能够有效地去除点云数据中的颜色噪声，提高点云数据的可用性和准确性。

二、相关技术背景

稀疏卷积是一种在深度学习中常用的技术，其核心思想是在卷积过程中对不重要或冗余的信息进行剔除，从而降低计算的复杂度。近年来，稀疏卷积在图像处理、语音识别等领域取得了显著成果。而隐式神经网络则