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本发明涉及一种基于网格无关点移除的点云补全方法，包括以下步骤：输入训练残缺点云；构建规则化网格，在规则化网格的范围内均匀采样一组点并将采样点网格化，将残缺点云按规则化网格相同的参数网格化并填充到规则化网格中；使用包括三维卷积层和池化层的编码器和解码器提取多尺度多层次的网格特征；根据编码器和解码器提取得到的特征使用三维卷积层生成一组三维卷积核参数；用学习到的三维卷积核参数对规则化网格进行卷积，移除网格中的无关点，得到初步补全的粗糙点云；使用全连接层在初步补全的粗糙点云基础上对每个点学习多组偏移，利
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118096596A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202311829693.0
(22)申请日2023.12.28
(71)申请人天津大学
地址300072
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