The demand for high-resolution point clouds has increased throughout the last years. However, capturing high-resolution point clouds is expensive and thus, frequently replaced by upsampling of low-resolution data. Most state-of-the-art methods are either restricted to a rastered grid, incorporate normal vectors, or are trained for a single use case. We propose to use the frequency selectivity principle, where a frequency model is estimated locally that approximates the surface of the point cloud. Then, additional points are inserted into the approximated surface. Our novel frequency-selective geometry upsampling shows superior results in terms of subjective as well as objective quality compared to state-of-the-art methods for scaling factors of 2 and 4. On average, our proposed method shows a 4.4 times smaller point-to-point error than the second best state-of-the-art PU-Net for a scale factor of 4.


翻译:在过去几年中,对高分辨率点云的需求一直在增加。然而,捕捉高分辨率点云是昂贵的,因此往往被高分辨率数据抽样所取代。大多数最先进的方法要么局限于光栅网,纳入正常的矢量,要么接受单一使用案例的训练。我们提议使用频率选择性原则,即频率模型在当地估计接近点云表面的频率。然后,在近似表面插入更多点。我们新的频率选择性几何测量方法的更新显示,与2和4的缩放系数最新方法相比,主观和客观质量优于主观和客观。平均而言,我们拟议的方法显示的点对点误差比第二最佳状态PU-Net4的缩放系数小4.4倍于次最佳点对点误差4.4倍。

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