GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds
作者: Wanpeng Shao, Zeyi Guo, Bo Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao
分类: cs.CV
发布日期: 2026-06-09
💡 一句话要点
提出GRAR框架以解决激光扫描点云中的玻璃反射伪影问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 激光扫描 反射伪影 几何相似性 多模态视觉 数据处理
📋 核心要点
- 现有的反射伪影去除方法依赖于理想的反射对称假设，导致在玻璃估计不准确时性能下降。
- 本文提出的GRAR框架通过多模态视觉模型和几何线索相结合，精确识别和恢复玻璃区域。
- 在多个公共TLS数据集上的实验结果显示，GRAR框架在反射伪影去除方面显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
地面激光扫描（TLS）在城市环境中捕获的点云常常受到玻璃引起的反射伪影的影响，这严重降低了后续应用的效果。现有的伪影去除方法通常依赖于理想的反射对称假设，但由于玻璃估计不准确和几何表示不足，其性能受到限制。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的统一框架，旨在实现稳健的反射伪影去除。该框架包括两个阶段：第一阶段利用多模态视觉基础模型生成初步的玻璃掩膜，并通过几何线索进行精细化处理，恢复因透明表面无返回测量而缺失的区域；第二阶段提出了一种基于物理驱动的描述符，称为反射感知局部-全局几何相似性（RE-LGGS），该描述符基于实际的激光反射几何，显著提高了对不完美观测的鲁棒性。大量实验表明，该框架在反射伪影去除方面的表现优于现有的最先进方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决地面激光扫描点云中由于玻璃引起的反射伪影问题。现有方法通常依赖于理想的反射对称假设，导致在玻璃估计不准确时效果不佳，且几何表示不足以处理复杂场景。
核心思路：本文提出的GRAR框架通过两个阶段的处理，首先利用多模态视觉模型生成玻璃掩膜，然后结合几何信息进行精细化处理，最终恢复因透明表面缺失的区域。
技术框架：该框架分为两个主要阶段：第一阶段生成初步玻璃掩膜并进行几何精细化，第二阶段利用RE-LGGS描述符进行反射伪影的去除，确保对多尺度几何结构和方向一致性的编码。
关键创新：最重要的创新在于提出了RE-LGGS描述符，该描述符基于实际的激光反射几何，显著提高了对不完美观测的鲁棒性，与现有方法相比，能够更有效地处理复杂的反射场景。
关键设计：在设计中，采用PCA基础的局部形状表示来编码几何结构，并通过几何线索对玻璃掩膜进行精细化处理，确保高精度的玻璃区域识别。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个公共TLS数据集上的实验结果表明，GRAR框架在反射伪影去除方面的表现优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%，有效提高了数据的可用性和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括城市建模、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够有效提高激光扫描数据的质量和可靠性，进而推动相关技术的发展和应用。未来，随着激光扫描技术的普及，GRAR框架有望在更多实际场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Terrestrial Laser Scanning (TLS) point clouds captured in urban environments frequently suffer from glass-induced reflection artifacts, severely degrading downstream applications. Existing reflection artifact removal methods generally rely on ideal reflection symmetry assumptions, yet their performance is limited by inaccurate glass estimation and insufficient geometric representations. To address these issues, we propose a novel unified framework aimed at robust reflection artifact removal: In the first stage, we leverage a multi-modal vision foundation model to produce initial glass masks, which are then refined using geometric cues to achieve high-precision glass regions, followed by glass completion to recover missing regions caused by no-return measurements on transparent surfaces; In the second stage, we propose a physics-driven descriptor, termed Reflection-aware Local-Global Geometric Similarity (RE-LGGS), which is grounded in actual laser reflection geometry and jointly encodes multi-scale geometric structures and orientation consistency using PCA-based local shape representations, thereby significantly improving robustness against imperfect observations. Extensive experiments on multiple public TLS datasets demonstrate that our framework consistently outperforms state-of-the-art methods in reflection artifacts removal.