Sensor-aware normal estimation for point clouds from 3D range scans
Visualitza/Obre
Postprint de l'article (12,65Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/127352
Tipus de documentArticle
Data publicació2018
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Normal vectors are essential for many point cloud operations, including segmentation, reconstruction and rendering. The robust estimation of normal vectors from 3D range scans is a challenging task due to undersampling and noise, specially when combining points sampled from multiple sensor locations. Our error model assumes a Gaussian distribution of the range error with spatially-varying variances that depend on sensor distance and reflected intensity, mimicking the features of Lidar equipment. In this paper we study the impact of measurement errors on the covariance matrices of point neighborhoods. We show that covariance matrices of the true surface points can be estimated from those of the acquired points plus sensor-dependent directional terms. We derive a lower bound on the neighbourhood size to guarantee that estimated matrix coefficients will be within a predefined error with a prescribed probability. This bound is key for achieving an optimal trade-off between smoothness and fine detail preservation. We also propose and compare different strategies for handling neighborhoods with samples coming from multiple materials and sensors. We show analytically that our method provides better normal estimates than competing approaches in noise conditions similar to those found in Lidar equipment.
CitacióComino, M., Andujar, C., Chica, A., Brunet, P. Sensor-aware normal estimation for point clouds from 3D range scans. "Computer graphics forum", 2018, vol. 37, núm. 5, p. 233-243.
ISSN0167-7055
Versió de l'editorhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/cgf.13505
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
SGP_2018_postprint.pdf | Postprint de l'article | 12,65Mb | Accés restringit |