一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法技术

本发明专利技术提出了一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，旨在解决现有点云上采样方法只关注几何坐标增密而忽视纹理信息的问题。本发明专利技术的方法通过数据预处理、点云几何纹理特征提取、点云特征上采样、点云几何纹理回归等步骤，实现了点云的几何坐标和纹理的同时上采样。通过此方法，我们可以获得更高质量和更高分辨率的点云表示，显著提高自动驾驶、增强/虚拟现实(AR/VR)、3D表面重建和机器人感知等应用的质量和性能，同时优化点云渲染的结果，进一步提高三维视觉的真实感。本发明专利技术为三维视觉领域提供了一种新的、高效的点云处理方法。高效的点云处理方法。高效的点云处理方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法


[0001]本专利技术涉及点云处理
，特别是关于利用深度学习进行点云几何纹理上采样的方法。

技术介绍

[0002]三维视觉领域的重要研究课题之一就是点云上采样。点云上采样于各种涉及三维视觉的应用，如自动驾驶、增强/虚拟现实(AR/VR)、3D表面重建和机器人感知等，具有关键性的重要性。这些应用通常需要高质量的点云作为输入，但由于硬件扫描设备(如LiDAR传感器和RGBD深度相机)的限制，获取的原始点云数据往往是稀疏的、分布不均匀的，甚至有噪声，这极大地限制了三维视觉应用的发展。
[0003]近年来，由于其数据驱动性和强大的学习能力，深度学习已在点云领域得到广泛应用。为此，研究者们已经开始利用神经网络对原始点云的坐标进行上采样，使得输出的点更加密集、分布更加均匀。
[0004]然而，现有的点云上采样方法只关注于几何坐标的增密，而忽略了点云的纹理信息。这是一个重大的缺失，因为在点云渲染等三维视觉任务中，点云的纹理属性是至关重要的。因此，发展一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，能够同时处理点云的几何坐标和纹理，以实现更高质量和更高分辨率的点云表示，是当前三维视觉领域的一个重要研究课题。

技术实现思路

[0005]考虑到现有点云上采样方法的局限性，本专利技术提出了一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，能够同时实现点云的几何坐标和纹理上采样，为三维视觉应用的发展提供有力的支持。本专利技术是这样实现的：
[0006]一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，包含以下步骤：
[0007]a)数据预处理，将原始的带有纹理的点云模型分割成相互重叠的Patch，其中分割的规模和重叠的程度可以根据实际需求进行调整；
[0008]b)点云几何纹理特征提取，其中包括使用预定义的点云特征提取网络对每个Patch进行处理，以提取点云的深层次几何特征和纹理特征；
[0009]c)点云特征上采样，其中包括对低分辨率的点云特征进行上采样，生成高分辨率的点云特征；
[0010]d)点云几何纹理回归，对上采样后的高分辨率点云特征进行回归，输出目标分辨率的点云几何坐标和纹理。
[0011]进一步地，在步骤b)中，可以分别用两个网络分别提取点云的几何特征和纹理特征，点云特征提取网络可以是卷积神经网络、全连接神经网络或其他适用的深度学习网络。
[0012]进一步地，在步骤c)中，可以直接将低分辨率的点云特征复制R次得到高分辨率点云特征，其中R为上采样倍率。使用的上采样方法还可以是插值、反卷积、或其他适用的深度
学习方法。
[0013]进一步地，在步骤d)中，使用若干多层感知机配合激活函数将高分辨率的点云特征回归到6维的点云，同时对于输出的点云使用几何损失函数和纹理损失函数同时监督点云的几何坐标和纹理，约束其向真实值靠拢。
[0014]本专利技术的有益效果如下：
[0015]点云几何坐标和纹理的同时上采样：本专利技术提出的方法能够同时处理点云的几何坐标和纹理信息，这是现有的点云上采样方法所忽视的一个关键因素。通过这种方式，我们可以获得更高质量和更高分辨率的点云表示，从而进一步提高三维视觉任务的性能。
[0016]提高三维视觉应用的质量：由于硬件扫描设备的限制，原始点云数据往往是稀疏的、分布不均匀的，甚至有噪声。本专利技术的方法可以通过上采样技术，使得点云更加密集，分布更加均匀，从而提高自动驾驶、增强/虚拟现实(AR/VR)、3D表面重建和机器人感知等应用的质量和性能。
[0017]优化点云渲染：在点云渲染等三维视觉任务中，点云的纹理属性是至关重要的。本专利技术的方法通过同时处理点云的几何坐标和纹理，可以显著优化点云渲染的结果，从而进一步提高三维视觉的真实感。
附图说明
[0018]附图1：本专利技术实施中一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法的流程图。
具体实施方式
[0019]下面结合附图对本专利技术具体实施方式作进一步详细描述。
[0020]该具体实施方式下的一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，流程图如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0021]1.数据预处理：首先，我们可以从一个大型的三维扫描数据库中获取原始的带有纹理的点云模型。这些模型可以用各种方式分割成相互重叠的Patch，例如，我们可以使用一个滑动窗口的方法，其中窗口的大小和重叠的程度可以根据我们的需求进行调整。
[0022]2.特征提取：在这个阶段，我们可以使用深度学习网络，如卷积神经网络(CNN)或全连接神经网络(FCN)来提取每个Patch的几何和纹理特征。我们可以单独训练两个网络，一个专门处理几何特征，另一个处理纹理特征。
[0023]3.上采样：在这个阶段，我们的目标是将低分辨率的特征映射到高分辨率的特征。一种可能的方法是直接复制特征R次，其中R是预定的上采样倍率。我们也可以使用更复杂的方法，如插值或反卷积。
[0024]4.回归：在这个阶段，我们使用一个多层感知机(MLP)网络和一个激活函数(如ReLU或Sigmoid)，将高分辨率的特征回归到6维的点云。我们使用两个不同的损失函数，一个用于监督几何坐标的回归，另一个用于监督纹理的回归。
[0025]5.后处理：我们可能需要进行一些后处理步骤，以优化生成的高分辨率点云。这可能包括去噪、平滑或其他形式的优化。
[0026]6.使用深度学习框架：我们可以使用现有的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)来并行执行上述步骤，从而提高处理效率。
[0027]7.预训练：为了提高模型的准确性和稳定性，我们可以在一个大规模的标注数据库上预训练我们的网络。这将使网络学习到更多的特征和模式，从而在处理新数据时表现得更好。
[0028]以上就是本专利技术基于深度学习的点云几何纹理上采样方法的具体实施方式，可视具体需求进行适当的修改和调整，而不脱离本专利技术的实质和精神。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，其特征在于，包含以下步骤：a)数据预处理，将原始的带有纹理的点云模型分割成相互重叠的Patch，其中分割的规模和重叠的程度可以根据实际需求进行调整；b)点云几何纹理特征提取，其中包括使用预定义的点云特征提取网络对每个Patch进行处理，以提取点云的深层次几何特征和纹理特征；c)点云特征上采样，其中包括对低分辨率的点云特征进行上采样，生成高分辨率的点云特征；d)点云几何纹理回归，对上采样后的高分辨率点云特征进行回归，输出目标分辨率的点云几何坐标和纹理。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，其特征在于，在步骤b)中，可以分别用两个网络分别提取点云的几何特征和纹理特征，点云特征提取网络可以是卷积神经网络、全连接神经网络或其他适用的深度学习网络。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，其特征在于，在步骤c)中，可以直接将低分辨率的点云特征复制R次得到高分辨率点云特征，其中R为上采样倍率。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的点云几何纹理上采样方法，其特征在于，在步骤d)中，使用若干多层感知机配合激活函数将高分辨率的点云特征回归到6维的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金，李冀，梁文彬，罗笑南，
申请(专利权)人：桂林慧谷人工智能产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：