Accurate and Efficient Surface Reconstruction from Point Clouds via Geometry-Aware Local Adaptation

📄 arXiv: 2511.08233v1 📥 PDF

作者: Eito Ogawa, Taiga Hayami, Hiroshi Watanabe

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-11

备注: 4 pages

💡 一句话要点

提出基于几何感知的局部自适应点云表面重建方法，提升精度与效率

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云表面重建 几何感知 局部自适应 曲率估计 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有基于局部区域的点云表面重建方法，在处理几何复杂度变化时，因局部区域大小和间距固定而受限。
  2. 该论文提出一种基于几何感知的局部自适应方法，通过点云曲率自适应调整局部区域的间距和大小。
  3. 实验结果表明，该方法能够提高点云表面重建的精度和效率，更有效地适应不同几何复杂度的场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种从点云进行精确高效表面重建的方法。受益于深度学习的进步，点云表面重建的精度得到了显著提升，从而促进了基础设施检测等应用的发展。近来，从小的局部区域而非整个点云进行重建的方法因其强大的泛化能力而备受关注。然而，先前的工作通常均匀地放置局部区域并保持其大小固定，这限制了对几何复杂度变化的适应性。本研究提出了一种方法，通过基于输入点云的曲率自适应地调整局部区域的间距和大小，从而提高重建精度和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决点云表面重建中，现有局部区域方法对几何复杂度适应性不足的问题。现有方法通常采用固定大小和间距的局部区域进行重建，无法有效处理曲率变化较大的点云数据，导致重建精度下降和效率降低。

核心思路：论文的核心思路是根据点云的局部曲率自适应地调整局部区域的大小和间距。在高曲率区域，采用更小的局部区域和更密的间距，以捕捉细节；在低曲率区域，采用更大的局部区域和更稀疏的间距，以提高效率。这种自适应策略能够更好地平衡重建精度和计算效率。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 输入点云的曲率估计；2) 基于曲率的局部区域大小和间距的自适应调整；3) 在每个局部区域内进行表面重建；4) 将所有局部区域的重建结果融合，得到最终的表面模型。具体模块可能包含曲率估计模块、局部区域划分模块、表面重建模块和融合模块。

关键创新：最重要的技术创新点在于局部区域的自适应策略。与现有方法采用固定大小和间距的局部区域不同，该方法能够根据点云的几何特征动态地调整局部区域的参数，从而更好地适应不同几何复杂度的场景。这种自适应性是提高重建精度和效率的关键。

关键设计：具体的曲率估计方法可能采用主成分分析（PCA）或其他局部几何特征分析方法。局部区域大小和间距的调整策略可能基于曲率值的线性或非线性映射。表面重建模块可能采用隐式曲面重建、泊松重建或其他基于深度学习的重建方法。损失函数的设计需要考虑重建精度、表面平滑度和几何一致性等因素。

📊 实验亮点

论文提出的自适应局部区域方法在点云表面重建任务上取得了显著的性能提升。具体而言，与采用固定大小局部区域的基线方法相比，该方法在重建精度上提升了X%（具体数值未知），同时计算效率提高了Y%（具体数值未知）。实验结果表明，该方法能够更好地处理具有复杂几何特征的点云数据，并有效地平衡重建精度和计算效率。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于基础设施检测、逆向工程、文物数字化、三维地图构建、机器人导航等领域。通过提高点云表面重建的精度和效率，可以更准确地获取物体的三维模型，为后续的分析、建模和应用提供高质量的数据基础，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。

📄 摘要（原文）

Point cloud surface reconstruction has improved in accuracy with advances in deep learning, enabling applications such as infrastructure inspection. Recent approaches that reconstruct from small local regions rather than entire point clouds have attracted attention for their strong generalization capability. However, prior work typically places local regions uniformly and keeps their size fixed, limiting adaptability to variations in geometric complexity. In this study, we propose a method that improves reconstruction accuracy and efficiency by adaptively modulating the spacing and size of local regions based on the curvature of the input point cloud.