【摘 要】
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随着机器视觉技术的发展,如何准确、高效地对真实世界进行精确记录与建模已成为热点问题.由于硬件条件的限制,通常采集到的点云数据分辨率较低,无法满足实际应用需求,因此有必要对点云数据超分辨率技术进行研究.本文介绍三维点云数据超分辨率技术的意义、进展及评价方法,并对经典超分辨率算法和基于机器学习的超分辨率算法分别进行梳理,总结了目前方法的特点,指出了目前点云数据超分辨率技术中存在的主要问题及面临的挑战,最后展望了点云数据超分辨率技术的发展方向.
【机 构】
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中国科学院 理化技术研究所, 北京 100190;中国科学院 理化技术研究所, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 100049
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随着机器视觉技术的发展,如何准确、高效地对真实世界进行精确记录与建模已成为热点问题.由于硬件条件的限制,通常采集到的点云数据分辨率较低,无法满足实际应用需求,因此有必要对点云数据超分辨率技术进行研究.本文介绍三维点云数据超分辨率技术的意义、进展及评价方法,并对经典超分辨率算法和基于机器学习的超分辨率算法分别进行梳理,总结了目前方法的特点,指出了目前点云数据超分辨率技术中存在的主要问题及面临的挑战,最后展望了点云数据超分辨率技术的发展方向.
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