点云噪声消除技术
点云数据是从扫描设备获取的，通常受到噪声的干扰，这会影响后续的任务，如表面重建和分析。噪声点云的分布可以看作是无噪声样本集p(x)与某个噪声模型n的卷积结果(p ∗ n)(x)，其模式为底层的清洁表面。为了消除点云的噪声，我们提出通过梯度上升法逐点增加每个点来自p ∗ n的对数似然性，即迭代更新每个点的位置。因为在测试时p ∗ n未知，而我们只需要其对数概率函数的梯度（即分数）来进行梯度上升，因此我们提出了一种神经网络架构，仅根据输入的噪声点云来估计p ∗ n的分数。
我们推导了用于训练网络的目标函数，并开发了一种利用估计得分的去噪算法。实验表明，提出的模型在多种噪声模型下优于现有最先进的方法，并且具有在其他任务，如点云上采样中应用的潜力。
1. 引言
点云由连续表面上不规则采样的离散3D点组成，广泛应用于自动驾驶、机器人和沉浸式远程呈现等领域。然而，由于采集设备的固有限制或图像重建中的匹配歧义，点云通常会受到噪声干扰。点云中的噪声严重影响渲染、重建和分析等下游任务，因为底层结构被扭曲。因此，点云去噪对于相关的3D视觉应用至关重要。然而，由于点云的不规则和无序特性，点云去噪具有挑战性。
2. 方法
我们的方法基于分数估计，即估计噪声点云的对数概率梯度。通过神经网络学习这一分数，网络接收噪声点云作为输入并输出对应的分数。这个过程允许我们在不知道精确的p ∗ n分布情况下，对每个点进行迭代优化，使它们逐渐向点云的真实表面聚拢。
3. 训练策略与算法
为了训练这个网络，我们设计了特定的目标函数，这些目标函数考虑了点云的几何特性以及噪声模型的影响。通过反向传播优化这些目标，网络能够学习到如何从噪声中恢复原始结构的线索。去噪算法利用这些估计的分数进行迭代更新，每次迭代都使点云更接近于无噪声状态。
4. 实验与结果
实验部分对比了我们的方法与其他顶尖的点云去噪技术，在不同噪声模型下的性能。结果显示，我们的模型在保留关键细节和恢复准确表面方面表现出色。此外，我们还展示了该方法在点云上采样等扩展应用中的潜力。
5. 结论与未来工作
本文提出了一种基于分数的点云去噪方法，它有效地处理了点云数据的不规则性和无序性。未来的工作可能包括改进网络架构以适应更复杂的噪声模式，或者将这种方法扩展到其他3D处理任务，如点云分割和分类。
点云噪声消除是3D视觉领域的一个重要问题，本文提出的基于分数的学习方法提供了一种有效且有前景的解决方案。通过利用神经网络来估计噪声点云的分数，我们可以逐步恢复干净的点云表示，从而提升下游任务的性能。
