深度学习在三维点云处理与三维重建中的应用探索

点云数据处理

数据清洗

数据降噪和简化

数据配准

特征提取

数据增强

数据组织

性能考量

PointNet

PointNet++

编辑

算法问题

改进方法

三维重建

重建算法

架构模块

流程步骤

标记说明

优点和挑战

点云数据处理

数据清洗

去噪：点云数据通常包含噪声。可以使用统计滤波、半径滤波或其他噪声移除算法来清除噪点。
异常值移除：通过分析点云数据的统计特性，移除偏离平均值或中位数特别远的点，这些通常是由于传感器误差造成的。

数据降噪和简化

体素化：用体素网格（3D像素）代替大量的点，这可以大幅减少数据量，同时保持空间结构。
下采样：使用均匀采样、随机采样或远点采样等方法来减少点数，提高处理速度。

数据配准

预对齐：如果数据来自不同的传感器或不同的时间点，可能需要进行粗配准，以确保它们在同一坐标系中。
标准化：对点云数据进行缩放和旋转，使其拥有统一的尺度和方向。

特征提取

曲面特征：提取曲率、法线等几何特征，这对于后续的分割和识别工作非常有帮助。
颜色特征：如果点云带有RGB信息，可以将颜色特征和几何特征结合起来使用。

数据增强

仿真数据：使用仿真生成的点云数据来增强训练集，特别是对于难以在现实世界中收集的情况。
数据插值：对于稀疏区域，可以使用插值算法来估计缺失的点，但要小心保持数据的真实性。

数据组织

空间索引：使用KD-Tree、八叉树等数据结构来优化查询和检索操作，对于大规模数据来说尤为重要。
分批处理：如果点云数据量非常大，需要分批次处理，以避免内存溢出。

性能考量

计算资源：预处理步骤可能需要大量计算资源。优化算法和使用GPU加速是提高效率的关键。
内存管理：在处理大规模点云数据时，有效的内存管理至关重要，以避免延迟和程序崩溃。

通过以上预处理步骤，可以确保点云数据质量和一致性，为SLAM和语义分割任务打下坚实基础。这些步骤对于处理大规模数据集来说是通用的，而对于具体的实现细节，可能还需要根据具体情况进行调整和优化。

PointNet

PointNet是一个深度学习算法，它用于三维点云的处理和分析。它的主要创新是能够直接从点云数据中学习特征，而不需要将数据转换成其他格式，比如体素（Voxel）或图像。PointNet能够处理无序的点集，并且对于点的输入顺序不敏感。这使得PointNet在三维对象识别和分类、场景语义分割和其他三维数据处理任务中非常有效。

PointNet通过使用多层感知器（MLP）网络，学习点的空间编码，并通过一个对称函数（例如最大池化函数）来确保对输入点的置换不变性。这是处理点云数据的一个重要特性，因为点云通常是无序的，并且相同的3D形状可以以任何顺序表示其点。

PointNet++

PointNet++的核心思想,包括分层特征学习、基于区域的处理、最远点采样选择区域中心、以及半径参数控制局部区域大小等。PointNet++在各种3D点云理解任务上,如物体分类和部件分割,都取得了比原始PointNet更好的性能表现。

分组（gouping）

例如：输入为batch*1024*6（1024个点，每个点对应3个坐标3个法向量信息）
分组后输出为：batch*128*16*6(128个中心点，每个簇16个样本)
实际计算时是选择多种半径，多种样本点个数，目的是特征更丰富PointNet++
例如：半径=（0.1，0.2，0.4）；对应簇的样本个数（16，32，64）

对各组进行特征提取

先进行维度变换（b*npoints*nsample*features，8*128*16*6->8*6*16*128）
进行卷积操作（例如：in=6，out=64）就得到提取的特征（8*64*16*128）
注意当前每个簇都是16个样本点，我们要每一个簇对应一个特征
按照pointnet，做MAX操作，得到8*64*128

继续做多次采样，分组，卷积：

例如：采样中心点（1024->512->128）
每一次操作时，都要进行特征拼接（无论半径为0.1,0.2,0.4；以及簇采样点个数）
最终都得到batch*中心点个数*特征（但是特征个数可能不同）
执行拼接操作（b*512*128,b*512*256,b*512*512）->(b*512*896)

经过多次采样，分组，pointnet得到最终整体特征，再进行分类

整个过程是一个典型的深度学习中的特征层次化提取过程，用于从原始数据中自动学习到有用的特征。在三维点云的处理中，这种方法特别有效，因为它能处理原始点云数据的无序性，并能从不同的尺度捕捉到形状和结构的特征。通过这样的处理，神经网络能够学习到复杂的模式，从而在各种任务上达到很好的性能。

算法问题

改进方法

三维重建

重建算法

GitHub - zju3dv/NeuralRecon: Code for "NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video", CVPR 2021 oral

这张图片描述了一个名为“NeuralRecon”的三维重建系统的架构，这个系统采用了一种粗到细（coarse-to-fine）的方法来处理图像，并生成预测的几何结构。

架构模块

图像编码器： 该模块从输入视频帧中提取特征。
GRU： 该模块是一个循环神经网络，用于编码视频中的时间信息。
MLP： 该模块是一个全连接神经网络，用于预测场景中每个像素的深度。
融合： 该模块结合了 MLP 和 GRU 模块的预测。
上采样： 该模块将粗略深度预测上采样到所需分辨率。
稀疏化： 该模块从深度图中移除异常预测。

流程步骤

图像编码器（Image Encoder）：

输入为多个片段的定位图像，这可能是由一个或多个视角拍摄的同一场景的序列图像。
图像编码器提取每个图像的特征。

粗到细处理（Coarse-to-Fine）：

粗步骤：系统首先在一个较粗的尺度上建立场景的初步3D表示。
细步骤：随后在更细的尺度上逐渐细化这个表示。

特征融合（GRU Fusion）：

在每个尺度上，都使用GRU来融合来自不同图像的特征。GRU能够在序列数据中有效地传递信息，并保留之前图像的状态信息。

MLP：

每个尺度的融合特征都通过MLP进行进一步处理。

输出：

最终输出为预测的几何结构，使用稀疏的TSDF（Truncated Signed Distance Field）表示。