一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法

摘要

本发明提出一种基于生成对抗网络逆映射的多尺度温室植物点云补全方法，属于温室植物点云补全技术领域，本发明利用GAN逆映射的思想，将输入的残缺温室植物点云映射到预训练GAN生成器隐空间中，经过预训练GAN的生成器从隐空间中获取先验知识，生成粗略的补全形状，在利用多层退化机制、多阶段损失补全和多尺度特征匹配损失对生成器进行微调，使生成器不断优化，使生成的温室作物完整点云即注重整体补全的效果，也兼顾细节部分的生成，明显提高植物不规则边缘的生成精度。