【点云上采样】最近邻插值上采样算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【点云上采样】最近邻插值上采样算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

声明

  • 本帖更新中

简介

点云最近邻插值上采样算法是一种常见的点云处理方法,用于将稀疏的点云数据进行上采样,增加点云的密度和细节。该算法基于最近邻的原理,在已有的点云数据中找到最近邻的点,并根据其位置和属性信息来生成新的点。

点云最近邻插值上采样算法的主要步骤如下:

  1. 对于每一个待上采样的点,确定其邻域内的最近邻点集合。可以使用欧氏距离或kd树等方法来搜索最近邻点。

  2. 对于选定的邻域点集,通过插值方法来生成新的采样点。常见的插值方法有以下几种:

    • 最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation):将待上采样点的属性直接赋给其最近邻点。
    • 线性插值(Linear Interpolation):根据待上采样点与最近邻点之间的距离权重,对最近邻点的属性进行线性插值。
    • 加权平均插值(Weighted Average Interpolation):根据待上采样点与最近邻点之间的距离权重,对最近邻点的属性进行加权平均。
    • 拟合曲面插值(Surface Fitting Interpolation):通过拟合曲面来逼近最近邻点的属性,然后在曲面上插值得到新的采样点属性。
  3. 重复以上步骤,直到所有待上采样的点都得到处理。

点云最近邻插值上采样算法可以有效地增加点云的密度和细节,并提高点云数据的质量。它在点云处理、三维重建、虚拟现实等领域广泛应用,为后续的点云分析和可视化提供了更多的信息和更精细的表达。

下图是最朴素的最近近邻插值算法结果图文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860216.html

(a)原始密度不均匀的点云 (b)通过最近邻插值得到的点云(红色为新增点)
pcl 基于最近邻的插值,点云处理,算法 pcl 基于最近邻的插值,点云处理,算法

代码

// 最近邻插值函数实现
pcl::PointCloud<PointType>::Ptr nearestNeighborInterpolation(pcl::PointCloud<PointType>::Ptr inputCloud) 
{
    // 创建KdTree对象进行最近邻搜索
    pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTree<PointType>);    
    kdtree->setInputCloud(inputCloud);

    // 新点云,用于存储插值后的点
    pcl::PointCloud<PointType>::Ptr outputCloud(new pcl::PointCloud<PointType>);

    // 对每个点进行最近邻搜索并插值
    for (size_t i = 0; i < inputCloud->points.size(); ++i) {
        std::vector<int> pointIdxNKNSearch(1);
        std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(1);

        // 寻找最近邻点
        if (kdtree->nearestKSearch(inputCloud->points[i], 2, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance) > 0) {
            // 在原始点和其最近邻点之间插入一个点
            PointType newPoint;
            newPoint.x = (inputCloud->points[i].x + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].x) / 2.0;
            newPoint.y = (inputCloud->points[i].y + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].y) / 2.0;
            newPoint.z = (inputCloud->points[i].z + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].z) / 2.0;
            outputCloud->push_back(newPoint);
        }
    }

    return outputCloud;
}

到了这里,关于【点云上采样】最近邻插值上采样算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 基于python实现最近邻插值双线性插值径向基函数插值(代码实现详细教程)

    三种插值方法都是使用Python自己实现的。 寻找每个中心点周围的八个点中有无未丢失的点,如果有的话就赋值为第一个找到的点,如果没有就扩大范围再次寻找,在最大范围内都找不到的话就跳过。 使用解方程的方法求解,整体思路类似colorization作业的实现,每个点用周围

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • 3D点云处理:Opencv Pcl实现深度图转点云(附源码)

    订阅说明:如果要订阅,先看链接内容 看链接内容 看链接内容:订阅先看此内容 文章目录: 3D视觉个人学习目录 处理结果 文章中提供的深度图像,深度图像一般以.tiff和.png保存,可以通过Opencv中的

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • PCL点云处理之曲面法线估计(八十二)

    表面法线是几何表面的重要特性,在许多领域,如计算机图形学应用中被广泛使用,用来应用正确的光源来产生阴影和其他视觉效果。 给定一个几何曲面,通常很容易推断出曲面上某一点的法线方向,作为该点垂直于曲面的矢量。然而,由于我们获得的点云数据集代表了真实

    2024年02月14日
    浏览(40)
  • 点云分割-pcl区域生长算法

    1、本文内容 pcl的区域生长算法的使用和原理 2、平台/环境 cmake, pcl 3、转载请注明出处: https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/131927376 参考:https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/region_growing_segmentation.html#region-growing-segmentation https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124097186

    2024年02月15日
    浏览(42)
  • 『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?

    1、点云滤波 :用于去除噪音、下采样和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。 2、特征提取和描述 :用于捕获地点云数据的表面特征,入法线估计、曲率计算、局部特征描述子(如FPFH、SHOT)等。 3、点云配准 :,用于将不同视角或不同时间的点云数据对齐,如

    2024年02月13日
    浏览(41)
  • PCL 改进点云双边滤波算法

    我们先来回顾一下之前该算法的计算过程,在二维图像领域中,双边滤波算法是通过考虑中心像素点到邻域像素点的距离(一边)以及像素亮度差值所确定的权重(另一边)来修正当前采样中心点的位置,从而达到平滑滤波效果。同时也会有选择性的剔除部分与当前采样点“差异”

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • PCL点云处理之CSF布料模拟滤波(五十九)

    PCL中并没有找到现成的CSF滤波代码,需要我们自己下载并编译,在使用时添加到头文件中调用,才能最终实现CSF编程使用。下面是具体的编译过程: (实际上就是作者给了源代码和CMAKElists的构建文件,我们使用CMake软件转换得到链接库,用于我们自己的代码中) https://githu

    2023年04月17日
    浏览(52)
  • 【C++PCL】点云处理SAC-IA配准

    目录         1.原理介绍         2.代码效果         3.源码展示         4.参数调试         5.注意事项         

    2024年01月22日
    浏览(50)
  • PCL 使用LCCP算法进行点云分割

      LCCP是Locally Convex Connected Patches的缩写,算法大致可以分成两个部分: 基于超体聚类的过分割。 在超体聚类的基础上再聚类。 /

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • PCL点云处理之Gicp配准(附代码,实验结果)(九十一)

    ICP 算法最早由 Arun 等于 1987 年提出,这种点集与点集坐标系匹配的算法被证明是解决复杂配准问题的关键方法。GICP 点云融合算法与 ICP 算 法目标一致,但实现有所区别。ICP 的理论推导严谨,但对点云要求比较严格,在实验中可能无法做到两个点集一一对应(实际上,很多时

    2024年02月13日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包