CN115293995B - 一种基于Transformer的点云逐点去噪方法 - Google Patents

一种基于Transformer的点云逐点去噪方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及点云数据预处理技术领域，解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征缺陷的技术问题，尤其涉及一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，包括以下过程：S1、创建点云多尺度数据集，点云多尺度数据集包括不同尺度的点云面片及面片中心点的真值；S2、构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型；S3、采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练；S4、将含有噪声点的点云数据输入至点云去噪网络模型中完成点云去噪。本发明利用Transformer模型结构和多尺度信息全局感知解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，提升了点云去噪效果，以实现对点云数据的高质量去噪。

Description

一种基于Transformer的点云逐点去噪方法
技术领域
本发明涉及点云数据预处理技术领域，尤其涉及一种基于Transformer的点云逐点去噪方法。
背景技术
近年来，计算机图形学技术飞快发展，三维数据的高精度表示逐渐成为虚拟现实、增强现实等新兴技术最为迫切的需求，尤其是在工业领域，对三维数据的精度有着更高的要求标准。
点云是某个坐标系下的点的数据集。点云可以包含丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。三维点云作为一种长期应用的三维对象表示方式，在近些年来取得了长足发展，在工业测量、智能驾驶、虚拟现实等领域的发展中发挥了重要作用。一般的点云数据是由激光扫描仪，激光雷达等设备获取的，由于光学仪器采集数据的过程较为复杂，因此获取过程中容易受到干扰，数据中通常存在大量的噪声点，需要在使用之前进行预处理，才能被应用于实际工程中，然而目前所采用的噪声点去除方法存在无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，从而严重影响对于点云数据中噪声点的去噪效果，加强了点云去噪误差。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征缺陷的技术问题，本发明提升了点云去噪效果，降低了点云去噪误差，以实现对点云数据的高质量去噪。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，包括以下过程：
S1、创建点云多尺度数据集，点云多尺度数据集包括不同尺度的点云面片及面片中心点的真值；
S2、构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型；
S3、采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练；
S4、将含有噪声点的点云数据输入至点云去噪网络模型中完成点云去噪。
进一步地，在步骤S1中，创建点云多尺度数据集的具体过程包括以下步骤：
S11、获取若干三维点云模型的点云数据及其对应的真值；
S12、根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集；
S13、将五个不同尺度的邻域面片点集的数量大小统一为N得到五个
Figure 357098DEST_PATH_IMAGE001
矩阵构成点云多尺度数据集，对于点集的数量少于N的邻域面片，则根据步骤S12进行重采样至数量为N，对于点集的数量多于N的邻域面片，则进行下采样至点数为N。
进一步地，在步骤S12中，根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集的具体过程包括以下步骤：
S121、采用K邻近法对点云数据中的每一个点分别获取点数为
Figure 805397DEST_PATH_IMAGE002
的五种不同尺度大小的邻域面片定义为K值；
S122、采用格点采样法在每个邻域面片的点云数据中选取S个采样点定义为S值；
S123、根据S值得到五个不同尺度的邻域面片K值构成邻域面片点集，五个不同尺度的邻域面片K值分别为S值的1%、1.5%、2%、2.5%、3%。
进一步地，在步骤S2中，构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型的具体过程包括以下步骤：
S21、组建多尺度信息编码器，输出5个不同尺度的[1,128]的特征矩阵；
S22、组建多尺度信息Transformer Encoder Block，多尺度信息TransformerEncoder Block由3个Encoder结构组成，3个Encoder结构依次连接；
S23、将步骤S21中输出的5个不同尺度的[1,128]特征矩阵输入到多尺度信息Transformer Encoder Block中，3个Encoder结构输出的向量进行拼接，得到5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量；
S24、组建多尺度信息Transformer Decoder Block，多尺度信息TransformerDecoder Block由3个Decoder结构组成，3个Decoder结构依次连接；
多尺度信息Transformer Decoder Block的输入由两部分构成，分别为预测输入部分和训练输入部分；
进行预测时，从预测输入部分输入S23中得到的5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量；
进行训练时，从训练输入部分额外输入三维点云数据的真值作为Target数据；将3个Decoder结构输出的向量进行拼接，输出5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量；
S25、组建多尺度信息全局感知模块，多尺度信息全局感知模块由[1024,512,64,3]的全连接层组成；
S26、将步骤S24中的5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量相加得到[1,1152]的全局特征感知向量；
S27、将全局特征感知向量输入到多尺度信息全局感知模块中输出[1,3]的位置偏移矩阵，得到点的位置偏移量；
S28、将点的位置偏移量添加到原始点中得到滤波后的点三维坐标。
进一步地，多尺度信息编码器由5个子编码器组成，5个子编码器之间不共享权重，每个子编码器负责一个尺度邻域面片的特征信息提取；
子编码器由一个[64,64,128]的多层感知器和一个最大池化层组成。
进一步地，每个Encoder结构由Multi-Head Attention结构和全连接神经网络Feed Forward Network组成，每个Encoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
进一步地，每个Decoder由Masked Multi-Head Attention、Multi-HeadAttention、全连接神经网络Feed Forward Network组成，每个Decoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
进一步地，在步骤S3中，采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练的具体过程包括以下步骤：
S31、定义多尺度信息的点云中各尺度偏移损失的度量函数；
S32、将点云多尺度数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集；
S33、将训练集输入至点云去噪网络模型中进行训练得到训练后的点云去噪网络模型；
S34、采用测试集对训练后的点云去噪网络模型进行测试。
借由上述技术方案，本发明提供了一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，至少具备以下有益效果：
本发明通过构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型，利用Transformer模型结构和多尺度信息全局感知解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，提升了点云去噪效果，降低了点云去噪误差，以实现对点云数据的高质量去噪。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明点云逐点去噪方法的流程图；
图2为本发明构建的点云去噪网络模型的原理框架图；
图3为本发明点云去噪网络模型中Encoder与Decoder的原理框架图；
图4为本发明去噪前后的点云可视化效果图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图 和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
请参照图1-图4，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过采用Transformer模型结构并结合相应的方法实现对点云数据中所存在的噪声点完美去除，解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，提高了去噪性能，以实现对点云数据的高质量去噪。
在近年来，Transformer模型结构在计算机视觉领域带来了革命性的提升，Transformer模型内的Attention机制可以使得深度学习神经网络在训练过程中更加集中于我们所关注的对象的局部特征，使得我们得以将其应用到点云去噪中，因此，请参照图1，本实施例提出一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，该方法在实际应用时可以直接部署到相应程序中，以对点云数据进行预处理，整个方法的实现过程如下：
S1、创建点云多尺度数据集，点云多尺度数据集包括不同尺度的点云面片及面片中心点的真值。
在步骤S1中，创建点云多尺度数据集的具体过程包括以下步骤：
S11、获取若干三维点云模型的点云数据及其对应的真值，三维点云模型的数据由激光扫描仪或激光雷达等设备扫描实体而获取的，以图4为例，图像中所展示的便是相对应实体的三维点云模型，该模型由大量的点云数据构成。
S12、根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集。
具体的，对于三维点云模型数据中的每一个点，采用K邻近法分别获取点数为
Figure 257238DEST_PATH_IMAGE002
的5种不同尺度大小的邻域面片。获取邻域面片的方法为：采用格点采样法在每片点云数据中选取20000个采样点。5个不同尺度的邻域面片K值分别为S值的1%、1.5%、2%、2.5%、3%，即5个尺度下的点数分别为200、300、400、500、600。
在步骤S12中，根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集的具体过程包括以下步骤：
S121、采用K邻近法对点云数据中的每一个点分别获取点数为
Figure 183605DEST_PATH_IMAGE002
的五种不同尺度大小的邻域面片定义为K值。
S122、采用格点采样法在每个邻域面片的点云数据中选取S个采样点定义为S值。
S123、根据S值得到五个不同尺度的邻域面片K值构成邻域面片点集，五个不同尺度的邻域面片K值分别为S值的1%、1.5%、2%、2.5%、3%，即5个尺度下的点数分别为200、300、400、500、600。
S13、将五个不同尺度的邻域面片点集的数量大小统一为N得到五个
Figure 732398DEST_PATH_IMAGE001
矩阵构成点云多尺度数据集，对于点集的数量少于N的邻域面片，则根据步骤S12进行重采样至数量为N，对于点集的数量多于N的邻域面片，则进行下采样至点数为N。将得到的五个/>
Figure 226965DEST_PATH_IMAGE001
矩阵作为下一步骤网络的输入，另外对应的面片的真值用于训练中计算损失函数。
具体的，对于获取的5种不同尺度大小的邻域面片，将其数量大小统一为 400，对于点数少于400的邻域面片，进行重采样至点数为400，对于点数多于400的邻域面片，则进行下采样至点数为400，得到5个[400,3]矩阵。将得到的5个[400,3]矩阵作为下一步骤网络的输入，另外对应的面片真值用于训练中计算损失函数。
S2、构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型，点云去噪网络模型的原理框架如图2所示。
请参照图2，构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型的具体过程包括以下步骤：
S21、组建多尺度信息编码器，多尺度信息编码器由5个子编码器组成，每个子编码器负责一个尺度邻域面片的特征信息提取。子编码器由一个[64,64,128]的多层感知器和一个最大池化层组成，5个子编码器之间不共享权重，最后输出5个不同尺度的[1,128]的特征矩阵。
S22、组建多尺度信息Transformer Encoder Block，多尺度信息TransformerEncoder Block由3个Encoder结构组成，其结构如图3所示，3个Encoder结构依次连接。每个Transformer Encoder结构由Multi-Head Attention结构和全连接神经网络Feed ForwardNetwork组成，每个Transformer Encoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
S23、将步骤S21中输出的5个不同尺度的[1,128]特征矩阵输入到多尺度信息Transformer Encoder Block中，3个Encoder结构输出的向量进行拼接，最后得到5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量。
S24、组建多尺度信息Transformer Decoder Block，多尺度信息TransformerDecoder Block由3个Decoder结构组成，其结构如图3所示，3个Decoder结构依次连接。每个Decoder结构由Masked Multi-Head Attention、Multi-Head Attention、全连接神经网络Feed Forward Network组成，每个Decoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
其中，Masked Multi-Head Attention结构与上述Multi-Head Attention不同在于，Masked Multi-Head Attention采用mask掩码遮挡Target数据中尚未训练到的数据真值。
多尺度信息Transformer Decoder Block的输入由两部分构成，分别为预测输入部分和训练输入部分。
进行预测时，从预测输入部分输入S23中得到的5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量。
进行训练时，从训练输入部分额外输入三维点云数据的真值作为Target数据。将3个Decoder结构输出的向量进行拼接，最后输出5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量。
S25、组建多尺度信息全局感知模块，多尺度信息全局感知模块由[1024,512,64,3]的全连接层组成。
S26、将步骤S24中的5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量相加得到[1,1152]的全局特征感知向量。
S27、将全局特征感知向量输入到多尺度信息全局感知模块中输出[1,3]的位置偏移矩阵，得到点的位置偏移量。
S28、将点的位置偏移量添加到原始点中得到滤波后的点三维坐标，原始点为三维点云模型的点云数据，点云数据中包含原始点的坐标。
通过上述步骤S21-S28完成构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型，通过构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型，利用Transformer模型结构和多尺度信息全局感知解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，提升了点云去噪效果，降低了点云去噪误差，以实现对点云数据的高质量去噪。
S3、采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练。
在步骤S3中，采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练的具体过程包括以下步骤：
S31、定义多尺度信息的点云中各尺度偏移损失的度量函数。
设计各尺度偏移损失的度量函数
Figure 228419DEST_PATH_IMAGE003
为：
Figure 958477DEST_PATH_IMAGE004
/>
Figure 299460DEST_PATH_IMAGE005
为邻域面片的偏移后的中心点，/>
Figure 27245DEST_PATH_IMAGE006
是/>
Figure 312733DEST_PATH_IMAGE005
在点云中对应的真值点，n为去噪网络的batch_size值。
S32、将点云多尺度数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集。
S33、将训练集输入至点云去噪网络模型中进行训练得到训练后的点云去噪网络模型。
S34、采用测试集对训练后的点云去噪网络模型进行测试。
通过采用，定义多尺度信息的点云中各尺度偏移损失的度量函数，能够使训练集更加适用于点云去噪网络模型，同时提高对于构建的点云去噪网络模型的训练精度，从而提高了同时对于不同尺度下点的局部特征的感知能力，而且配合测试集对点云去噪网络模型进行测试，能够便于确认点云去噪网络模型的性能是否满足去噪要求，并能够根据测试结果对点云去噪网络模型的各项参数进行快速调整。
S4、将含有噪声点的点云数据输入至点云去噪网络模型中完成点云去噪。
更具体的，使用训练完成的点云去噪网络模型实现点云去噪，利用训练完成的点云去噪网络模型来调整待去噪点的三维坐标，从而完成点云去噪。
本发明通过构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型，利用Transformer模型结构和多尺度信息全局感知解决了现有技术无法同时感知不同尺度下点的局部特征的缺陷，提升了点云去噪效果，降低了点云去噪误差，以实现对点云数据的高质量去噪。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种基于Transformer的点云逐点去噪方法，其特征在于，该去噪方法包括以下步骤：
S1、创建点云多尺度数据集，点云多尺度数据集包括不同尺度的点云面片及面片中心点的真值；
S2、构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型；
在步骤S2中，构建基于多尺度信息的点云去噪网络模型的具体过程包括以下步骤：
S21、组建多尺度信息编码器，输出5个不同尺度的[1,128]的特征矩阵；
S22、组建多尺度信息Transformer Encoder Block，多尺度信息Transformer EncoderBlock由3个Encoder结构组成，3个Encoder结构依次连接；
S23、将步骤S21中输出的5个不同尺度的[1,128]特征矩阵输入到多尺度信息Transformer Encoder Block中，3个Encoder结构输出的向量进行拼接，得到5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量；
S24、组建多尺度信息Transformer Decoder Block，多尺度信息Transformer DecoderBlock由3个Decoder结构组成，3个Decoder结构依次连接；
多尺度信息Transformer Decoder Block的输入由两部分构成，分别为预测输入部分和训练输入部分；
进行预测时，从预测输入部分输入S23中得到的5个尺度下的[1,384]的多层次编码聚合特征向量；
进行训练时，从训练输入部分额外输入三维点云数据的真值作为Target数据；将3个Decoder结构输出的向量进行拼接，输出5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量；
S25、组建多尺度信息全局感知模块，多尺度信息全局感知模块由[1024,512,64,3]的全连接层组成；
S26、将步骤S24中的5个尺度下的[1,1152]的多层次解码聚合特征向量相加得到[1,1152]的全局特征感知向量；
S27、将全局特征感知向量输入到多尺度信息全局感知模块中输出[1,3]的位置偏移矩阵，得到点的位置偏移量；
S28、将点的位置偏移量添加到原始点中得到滤波后的点三维坐标；
S3、采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练；
S4、将含有噪声点的点云数据输入至点云去噪网络模型中完成点云去噪。
2.根据权利要求1所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：在步骤S1中，创建点云多尺度数据集的具体过程包括以下步骤：
S11、获取若干三维点云模型的点云数据及其对应的真值；
S12、根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集；
S13、将五个不同尺度的邻域面片点集的数量大小统一为N得到五个
Figure DEST_PATH_IMAGE001
矩阵构成点云多尺度数据集，对于点集的数量少于N的邻域面片，则根据步骤S12进行重采样至数量为N，对于点集的数量多于N的邻域面片，则进行下采样至点数为N。
3.根据权利要求2所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：在步骤S12中，根据三维点云模型的点云数据进行采样得到点云中每一个点对应的五个不同尺度的邻域面片点集的具体过程包括以下步骤：
S121、采用K邻近法对点云数据中的每一个点分别获取点数为
Figure 234142DEST_PATH_IMAGE002
的五种不同尺度大小的邻域面片定义为K值；
S122、采用格点采样法在每个邻域面片的点云数据中选取S个采样点定义为S值；
S123、根据S值得到五个不同尺度的邻域面片K值构成邻域面片点集。
4.根据权利要求1所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：多尺度信息编码器由5个子编码器组成，每个子编码器负责一个尺度邻域面片的特征信息提取；
子编码器由一个[64,64,128]的多层感知器和一个最大池化层组成。
5.根据权利要求1所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：每个Encoder结构由Multi-Head Attention结构和全连接神经网络Feed Forward Network组成，每个Encoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
6.根据权利要求1所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：每个Decoder由MaskedMulti-Head Attention、Multi-Head Attention、全连接神经网络Feed Forward Network组成，每个Decoder结构后添加残差模块及归一化处理模块。
7.根据权利要求1所述的点云逐点去噪方法，其特征在于：在步骤S3中，采用点云多尺度数据集对点云去噪网络模型进行训练的具体过程包括以下步骤：
S31、定义多尺度信息的点云中各尺度偏移损失的度量函数；
S32、将点云多尺度数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集；
S33、将训练集输入至点云去噪网络模型中进行训练得到训练后的点云去噪网络模型；
S34、采用测试集对训练后的点云去噪网络模型进行测试。
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