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J-GLOBAL ID：201902267591909041   整理番号：19A2926026

表面法線上のグラフ全変動による3D点雲超解像【JST・京大機械翻訳】

3D Point Cloud Super-Resolution via Graph Total Variation on Surface Normals

著者 (3件)： Dinesh Chinthaka (Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada) ,  Cheung Gene (Department of Electrical Engineering & Computer Science, York University, Toronto, Canada) ,  Bajic Ivan V. (Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIP  ページ： 4390-4394  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 点雲は,物体の2D表面の離散幾何学的サンプルである3D座標の収集である。データを取得するために低コスト3Dスキャナを用いることにより,点雲は高分解能ディスプレイ上でのレンダリングに対して望まれるよりも低分解能にあることが多い。グラフ信号処理における最近の進歩に基づいて,三次元点雲超解像(SR)のための局所アルゴリズムを設計した。最初に,低分解能点雲を用いて形成された局所三角形の重心における新しい点を初期化し,k-最近傍グラフを用いてすべての点を接続した。次に,表面法線と3D点座標の間の線形関係を確立するために,著者らは,2分割グラフ近似を実行して,すべてのノードを2つの分離集合に分割して,それを収束まで交互に最適化した。各ノード集合に対して,区分的平滑(PWS)2D曲面を促進するために,元の点の座標が保存されている制約下で,近傍表面正規に対するグラフ全変動(GTV)目的を設計した。著者らは,最適化に取り組むために拡張ラグランジアン手法を追求し,乗算器(ADMM)の交互法を用いて非制約等価性を解いた。広範な実験により,提案した点雲SRアルゴリズムは,多数の点雲に対して客観的かつ主観的に競合方式より優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  線形性 ,  二次元 ,  最適化 ,  信号処理 ,  アルゴリズム ,  表示装置 ,  高分解能 ,  乗算器 ,  近似法 ,  レンダリング ,  *超解像 ,  重心 ,  等価性 ,  ラグランジアン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 法線 ,  グラフ ,  全変動 ,  3D ,  点雲 ,  超解像