摘要

三维点云补全任务旨在从部分点云中推断出完整的几何形状，近年来受到学术界的广泛关注。为获取高保真度的密集点云，同时避免现有方法结果中存在的分布不均、细节模糊或结构缺失等问题，本文提出一种两阶段的新型点云补全方法。首先，在第一阶段，该方法通过一组参数化曲面元素预测一个完整但粗粒度的点云；随后，在第二阶段，利用一种新颖的采样算法将粗粒度预测结果与输入点云进行融合。所提方法采用联合损失函数，有效引导点云的分布。大量实验验证了该方法的有效性，结果表明，其在地球移动距离（Earth Mover’s Distance, EMD）和 Chamfer 距离（Chamfer Distance, CD）两项指标上均优于现有方法。