【点云上采样】最近邻插值上采样算法

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简介

点云最近邻插值上采样算法是一种常见的点云处理方法，用于将稀疏的点云数据进行上采样，增加点云的密度和细节。该算法基于最近邻的原理，在已有的点云数据中找到最近邻的点，并根据其位置和属性信息来生成新的点。

点云最近邻插值上采样算法的主要步骤如下：

1. 对于每一个待上采样的点，确定其邻域内的最近邻点集合。可以使用欧氏距离或kd树等方法来搜索最近邻点。

2. 对于选定的邻域点集，通过插值方法来生成新的采样点。常见的插值方法有以下几种：

   • 最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：将待上采样点的属性直接赋给其最近邻点。
   • 线性插值（Linear Interpolation）：根据待上采样点与最近邻点之间的距离权重，对最近邻点的属性进行线性插值。
   • 加权平均插值（Weighted Average Interpolation）：根据待上采样点与最近邻点之间的距离权重，对最近邻点的属性进行加权平均。
   • 拟合曲面插值（Surface Fitting Interpolation）：通过拟合曲面来逼近最近邻点的属性，然后在曲面上插值得到新的采样点属性。

3. 重复以上步骤，直到所有待上采样的点都得到处理。

点云最近邻插值上采样算法可以有效地增加点云的密度和细节，并提高点云数据的质量。它在点云处理、三维重建、虚拟现实等领域广泛应用，为后续的点云分析和可视化提供了更多的信息和更精细的表达。

下图是最朴素的最近近邻插值算法结果图

（a）原始密度不均匀的点云	（b）通过最近邻插值得到的点云（红色为新增点）

代码

// 最近邻插值函数实现
pcl::PointCloud<PointType>::Ptr nearestNeighborInterpolation(pcl::PointCloud<PointType>::Ptr inputCloud) 
{
    // 创建KdTree对象进行最近邻搜索
    pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTree<PointType>);    
    kdtree->setInputCloud(inputCloud);

    // 新点云，用于存储插值后的点
    pcl::PointCloud<PointType>::Ptr outputCloud(new pcl::PointCloud<PointType>);

    // 对每个点进行最近邻搜索并插值
    for (size_t i = 0; i < inputCloud->points.size(); ++i) {
        std::vector<int> pointIdxNKNSearch(1);
        std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(1);

        // 寻找最近邻点
        if (kdtree->nearestKSearch(inputCloud->points[i], 2, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance) > 0) {
            // 在原始点和其最近邻点之间插入一个点
            PointType newPoint;
            newPoint.x = (inputCloud->points[i].x + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].x) / 2.0;
            newPoint.y = (inputCloud->points[i].y + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].y) / 2.0;
            newPoint.z = (inputCloud->points[i].z + inputCloud->points[pointIdxNKNSearch[1]].z) / 2.0;
            outputCloud->push_back(newPoint);
        }
    }

    return outputCloud;
}