什么是点云伪影

点云伪影是指在点云数据处理过程中由于各种原因导致的不真实或异常的点云特征。这些伪影可能出现在点云重建、压缩、去噪等环节中，从而影响最终的三维模型质量和应用效果。

例如，在点云压缩过程中，基于视频的点云压缩（V-PCC）技术会将动态点云逐块投影到几何和属性视频上进行重建，但这种压缩方式可能会引入属性伪影，尤其是在低比特率场景下。此外，基于深度学习的去噪模型在预测噪声点时，可能会产生收缩和异常值这两种类型的伪影。

另一个例子是，在从扫描设备获取点云数据时，数据通常包含噪声和伪影，如不真实的点、孤立点和不规则点等。累积多帧点云时，物体移动也可能造成伪影，这需要通过移动物体实例分割和运动估计等方法来消除。

另外，辐射点云由于样本数较低而产生的噪声点也是一种常见的伪影形式，建议使用更大的回溯阈值来解决这一问题。在激光雷达生成的距离图像中，反射表面（如玻璃平面）也可能产生虚拟点作为反射伪影，这会影响机器人应用的性能。

总结来说，点云伪影是在点云数据处理过程中由于采样稀疏、压缩、噪声等因素引起的不真实或异常特征，这些伪影需要通过适当的处理方法进行矫正以提高最终结果的质量。