【点云上采样】基于移动最小二乘(MLS)的上采样

2023-11-21 12:52

本文主要是介绍【点云上采样】基于移动最小二乘(MLS)的上采样,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 声明
  • 简介
  • 代码
  • 参考

声明

  • 示例结果比较奇怪,可能是参数没调好,如有问题,望指正!

简介

基于MLS(Moving Least Squares)的上采样是一种常用的点云处理方法,用于增加稀疏点云数据的密度和细节。MLS上采样通过对点云进行局部拟合,并使用拟合结果生成新的点,从而实现点云的平滑和细节恢复。

MLS上采样的工作流程如下:

  1. 针对每一个待上采样的点,选择其邻域内的一组最近邻点。
  2. 对于选定的邻域点集,通过拟合一个平滑的曲面来逼近这些点。常用的拟合方法包括欧式最小二乘法(OLS)和加权最小二乘法(WLS)。
  3. 根据拟合结果,生成新的采样点。通常是在拟合曲面上均匀采样一定数量的点。
  4. 重复以上步骤,直到所有待上采样的点都得到处理。

MLS上采样的结果具有以下特点:

  • 增加点云的密度:通过生成额外的采样点,将原始稀疏点云的密度增加到更高的水平。
  • 平滑点云的表面:由于对每个点进行了局部曲面拟合,MLS上采样可以实现平滑点云的表面,减少形状的噪声和不规则性。
  • 恢复细节:通过在拟合曲面上均匀采样新的点,MLS上采样可以恢复原始点云中的细节信息。

下图所示是使用PCL实现的基于MLS上采样的结果图。

(a)原始点云(b)PCL中基于MLS上采样结果

代码

// Create a KD-Tree
pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointType>);// Init object (second point type is for the normals, even if unused)
pcl::MovingLeastSquares<PointType, PointType> mls;
mls.setComputeNormals (true);// Set parameters
mls.setInputCloud(cp_.cloud_);
mls.setPolynomialOrder(3);
mls.setSearchMethod(tree);
mls.setSearchRadius(0.005);//Upsampling 采样的方法还有 DISTINCT_CLOUD, RANDOM_UNIFORM_DENSITY
mls.setUpsamplingMethod(pcl::MovingLeastSquares<PointType, PointType>::SAMPLE_LOCAL_PLANE); //对点云进行上采样
mls.setUpsamplingRadius(0.002);    // the larger it is, the more range it will expand
mls.setUpsamplingStepSize(0.0001);  // the small it is, the span will be smaller
mls.process(*ocloud_);      //执行采样操作

参考

[1] https://blog.51cto.com/u_13157605/6038637

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http://www.chinasem.cn/article/402482

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