三维补全关键技术研究综述

肖海鸿; 吴秋遐; 李玉琼; 康文雄

doi:10.37188/OPE.20233105.0667

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三维补全关键技术研究综述

三维地形测绘 | 更新时间：2023-03-22

- 三维补全关键技术研究综述
- Key techniques for three-dimensional completion： a review
- 光学精密工程 2023年31卷第5期页码：667-696
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州 510640
  2.华南理工大学软件学院，广东广州 510006
  3.中国科学院力学研究所国家微重力实验室，北京 100190
- 作者简介：
  
  [ "肖海鸿（1995-），男，四川达州人，博士研究生，2021年于南京农业大学获得硕士学位，主要从事三维视觉与场景表示学习方面的研究。E-mail： auhhxiao@mail.scut.edu.cn" ]
  [ "康文雄（1976-），男，湖南新化人，教授，博士生导师，2003年于西北工业大学获得硕士学位，2009年于华南理工大学获得博士学位，主要从事图像处理、模式识别和计算机视觉等方面的研究。E-mail： auwxkang@scut.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61976095;61575209);广东省自然科学基金项目(2022A1515010114);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022ZYGXZR099)
- DOI：10.37188/OPE.20233105.0667
  中图分类号： TP391.4
- 收稿日期：2022-09-10，
  
  修回日期：2022-10-14，
  
  纸质出版日期：2023-03-10
- 稿件说明：
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肖海鸿,吴秋遐,李玉琼等.三维补全关键技术研究综述[J].光学精密工程,2023,31(05):667-696.

XIAO Haihong,WU Qiuxia,LI Yuqiong,et al.Key techniques for three-dimensional completion： a review[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):667-696.
肖海鸿,吴秋遐,李玉琼等.三维补全关键技术研究综述[J].光学精密工程,2023,31(05):667-696. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0667.

XIAO Haihong,WU Qiuxia,LI Yuqiong,et al.Key techniques for three-dimensional completion： a review[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(05):667-696. DOI： 10.37188/OPE.20233105.0667.

摘要

从部分观测信息中推断出完整三维形状与语义场景信息对自动驾驶、机器人视觉、元宇宙生态体系构建等而言是至关重要的，因此，主要围绕三维形状补全、三维场景补全和三维语义场景补全任务而展开的三维补全技术被广泛研究。本文围绕上述三维补全任务，对近年来的相关研究工作进行了系统性的分析和总结。首先，针对三维形状补全任务，对基于传统方法的形状补全和基于深度学习的形状补全这两个方面的研究进展进行了综述。其次，针对三维场景补全任务，对基于模型拟合的场景补全和基于生成式的场景补全方法这两个方面的研究进展进行了综述。再次，针对三维语义场景补全任务，深入分析了场景补全和语义分割两大任务之间的耦合特性，并根据输入数据的不同类型，对基于深度图的语义场景补全方法、基于深度图联合彩色图像的语义场景补全方法、以及基于点云的语义场景补全方法这三个方面的研究进展进行了综述。最后，对三维补全任务目前面临的主要问题及未来发展趋势进行了分析和展望，旨在为三维视觉中这一新兴领域的相关研究者提供一些有益的参考。

Abstract

The inference of complete three-dimensional （3D） shape and semantic scene information from partial observations is crucial for various applications， such as autonomous driving， robotic vision， and metaverse ecosystem construction. Research on 3D completion has primarily focused on 3D-shape， 3D-scene， and 3D-semantic scene completion. In this paper， we systematically summarize and analyze recent relevant studies concerning these 3D completion tasks. First， for 3D-shape completion， the research progress is reviewed from two aspects： traditional shape completion and deep learning-based shape completion. Second， for 3D-scene completion， the research progress is reviewed from two aspects： the scene completion method based on model fitting and the scene completion method based on a generative approach. For 3D-semantic scene completion， the coupling characteristics between the two tasks of scene completion and semantic segmentation are analyzed， and the research progress is reviewed from three aspects： the depth map-based semantic scene completion method， the depth map-based semantic scene completion method with color images， and the point cloud-based semantic scene completion method， according to the different forms of input data. Finally， we analyze the current problems and future development trends of 3D completion tasks， aiming to provide a reference for related studies in this emerging field in 3D vision.

关键词

Keywords

references

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