PD-LTS：使用多层图卷积将点云映射到潜在空间进行点云去噪

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Abstract 点云数据常常包含噪声和离群点，这给下游应用带来了障碍。在这项工作中，我们引入了一种新的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们可以明确地揭示噪声组件，从而提取出干净的潜在代码。这进一步促进了通过逆变换恢复干净点的过程。我们网络的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕捉从局部到全局的各种尺度上的丰富几何结构特征。这些特征随后被集成到可逆神经网络中，该网络双射地映射潜在空间，以指导噪声解耦过程。此外，我们采用了可逆单调算子来建模变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使得我们的网络能够准确区分潜在代码中的噪声因素和固有的干净点，通过将它们投影到不同的通道上。定性和定量评估表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。 代码地址：https://github.com ………………………………