Point Cloud Upsampling through Patch-based Frequency Superposition

Исследователи представили новый подход к увеличению плотности облаков точек, названный Point Cloud Upsampling through Patch-based Frequency Superposition (PUtPFS). Целью работы является преодоление ограничений существующих методов, основанных на нейронных сетях, таких как зависимость от обучающих данных и низкая интерпретируемость. Предложенный метод PUtPFS использует оптимизационный подход, который выбирает подмножества точек и оценивает поверхность на основе суперпозиции пространственных частот. Новые точки затем размещаются на этой поверхности. Последовательный выбор наименее плотных областей обеспечивает равномерное увеличение плотности. Научная новизна заключается в создании математически интерпретируемого метода, который не требует предварительного обучения на больших наборах данных. Согласно авторам, PUtPFS превосходит текущие лучшие результаты по метрике расстояния от точки до поверхности и демонстрирует лучшие показатели по расстояниям Хаусдорфа и Чамфера среди оптимизационных подходов. 💡