【摘 要】
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随着互联网的发展,信息技术的日新月异,互联网数据也越具有多样性,比如图像、音频和视频等。3D数据作为真实感知场景的一种经典对象模型表示方式,已被应用于多个领域,例如自动驾驶、机器人抓取、遥感等。点云数据是大数据时代的一种新型媒体数据,具有非常统一的结构,可以避免组合的不规则性和复杂性,非常适合表示三维模型。虽然通过激光雷达技术可以快速获得物体表面的三维点云数据。然而,由于扫描视角的局限性以及物体间
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随着互联网的发展,信息技术的日新月异,互联网数据也越具有多样性,比如图像、音频和视频等。3D数据作为真实感知场景的一种经典对象模型表示方式,已被应用于多个领域,例如自动驾驶、机器人抓取、遥感等。点云数据是大数据时代的一种新型媒体数据,具有非常统一的结构,可以避免组合的不规则性和复杂性,非常适合表示三维模型。虽然通过激光雷达技术可以快速获得物体表面的三维点云数据。然而,由于扫描视角的局限性以及物体间的互相遮挡,要想从现实世界的扫描中获得高保真度的3D模型是非常困难的。点云数据的完整性在极大程度上影响着一些后续的应用,例如目标分类和场景分割等。因此,针对上述问题,本文对三维点云补全技术进行研究。研究内容主要包含两部分:缺失点云的预测研究与改进以及平滑补全的3D点云模型,主要改进内容可以总结如下:1.提出基于GAN网络的缺失点云预测。目前的3D点云补全工作倾向于直接根据不完整点云的全局特征预测整个点云的形状,相对于网络的原始输入这会导致几何位移损失。此外,这些工作忽略了局部信息的重要性,使得补全的3D对象会丢失一些细节信息。为了解决这些问题,我们提出了一种名为3DMRT-GAN（3D Multi-Resolution Transformer based on Generative Adversarial Network）的新框架,它利用局部和全局特征来预测几何缺失部分以补全原始点云,从而获得完整的点云形状。所提出的网络是一种编码器-解码器架构。网络的编码器对输入的部分点云进行采样以得到多分辨率的部分点云,多分辨率Transformer提取多尺度3D点云结构特征,其中包含局部和全局信息。多分辨率Transformer本质上是置换不变的,非常适合点云学习。提出的解码器通过多分辨率卷积预测不同分辨率下的几何缺失部分。最后,我们使用PF-NET中的判别器来区分真实的和预测的缺失部分,起到辅助判别作用,进一步促进网络对特征的学习。在常用的3D点云形状补全数据集Shape Net-Part上,本文提出的方法取得了不错的补全效果。2.提出基于多编码器和Residual-Transformer的点云补全网络。在上一个研究中,虽然基于GAN网络的缺失点云预测可以较好的只预测缺失区域的点云,避免了破坏原始输入点云的空间结构。但其直接将预测的残缺点云与原始部分点云拼接得到完整的点云模型在拼接处会存在一定的间隙,导致生成的3D对象分布不均。因此,我们提出一种名为MERT-Net（Multi-Encoders and Residual-Transformer Network）的新型网络模型,集中于生成平滑和分布均匀的点云对象。提出的网络模型主要包含三部分:缺失点云的预测、点云融合和平滑点云。第一个模块主要是通过多编码器从残缺的点云对象提取局部和全局信息预测缺失几何部分。第二个模块通过采样算法融合点云。第三个模块基于Residual-Transformer（RT）预测点位移,在避免破坏原始输入点云的空间结构下,可以使点分布得更加均匀。在基准数据集Shape Net-Part上,大量的实验结果表明,我们的网络在3D形状补全任务中取得了更好的量化结果和更好的视觉效果。
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