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公开(公告)号：CN118279367A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410385384.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/0455 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于双特征融合和邻域感知上采样的点云补全方法，该方法首先搭建并训练包括编码器模块、双特征融合模块、解码器模块和多级上采样模块的点云补全网络；在补全过程中，残缺点云和其对应的单视角图片首先通过编码器模块变成对应的特征向量，经过双特征融合模块后得到表征能力更强的特征向量，进而通过解码得到稀疏的粗糙完整点云，该点云只有全局形状，缺乏精细的几何细节；接着通过多级上采样模块对稀疏的粗糙完整点云进行去噪和上采样得到密集完整的低噪点云。与现有的技术相比，本发明的点云补全方法能在恢复点云的全局形状的同时，保留残缺点云具备的细节几何结构，且补全的缺失部分有较好的均匀度。
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