融合缺失点云形状信息的保结构修复网络EI北大核心CSCD

传统点云模型修复中由于未考虑输入的缺失点云形状固有特征,难以有效地保持原始形状结构特征信息.为此,提出一种融合缺失点云形状信息的保结构修复网络.该网络采用编码器-解码器结构,借助多层感知器和最大池化层以获得输入点云形状的特征码字.其中,编码器以缺失的点云数据作为输入;解码器则对编码得到的点云特征码字使用4个2D网格进行折叠操作以拟合点云形状得到粗修复结果,再将输入点云数据与粗修复结果进行拼接融合,并对融合后的点云数据经过迭代最远点采样得到最终的点云形状修复结果.实验结果表明,与已有网络修复结果相比,该网络在ModelNet40数据集上的平均误差低11%~53%,在ShapeNet数据集上的平均误差低15%~28%,而对具有精细结构的物体修复结果的平均误差低59%~70%.该网络在修复点云形状缺失部分的同时,能够有效地保持输入形状的结构特征信息,对不同程度的数据缺失具有鲁棒性;与已有网络相比,该网络点云修复结果的误差较小、点云分布较均匀.