基于深度学习的三维点云处理方法研究进展
摘要
随着传感器技术的不断发展，三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而，直接应用收集到的海量原始点云数据得到的效果不佳，因此，基于深度学习的点云处理方法受到了越来越多的关注和研究。本文综述了近6年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先给出了三维点云的基本概念和获取方式，简述了4种点云处理任务；然后针对点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修复-补全-重建任务，重点阐述了相应的深度学习方法的原理，并分析了其优缺点；随后介绍了22种点云数据集和4类评价指标，同时给出了性能对比结果；最后探讨了点云处理方法目前存在的问题，并对未来的研究趋势进行了展望。
引用本文（GB/T 7714）
吴一全 Wu Yiquan, 陈慧娴 Chen Huixian, 张耀 Zhang Yao. 基于深度学习的三维点云处理方法研究进展[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024.
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