一种基于深度学习的残缺钟乳石点云的形状修复方法

摘要

本发明公开的一种基于深度学习的残缺钟乳石点云的形状修复方法，针对由岩溶洞穴内空间构造的复杂性和三维激光扫描的局限性，导致难以获取完整钟乳石三维点云的问题；本发明提出了一种基于神经网络自动修复补全残缺钟乳石三维点云数据的方法；该方法运用生成对抗网络的原理，采用基于多分辨率的点云编码器，对不同分辨率的点云特征进行提取；采用结合了全连接网络和基于折叠的解码器，用于修复钟乳石点云缺失部分；最后采用判别器使得网络输出的点云更加逼真；实验证明，本发明的网络能够有效实现残缺钟乳石点云的形状补全，并且对于不同残缺度的钟乳石点云输入，具有良好的鲁棒性。