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作者：黄明;李昊辰;
单位：北京建筑大学测绘与城市空间信息学院;代表性建筑与古建筑数据库教育部工程研究中心;
摘要：针对室内扫描中因遮挡导致的点云数据缺失问题，提出了基于全局和局部特征融合的室内场景点云补全网络。该网络以不完整的点云数据作为编码器的输入，通过两个分支分别提取全局和局部特征，并将这两种特征融合，形成点云的整体特征。在解码器中通过两次折叠操作，生成初步点云模型。然后，将此初步模型与原始输入点云进行融合，并通过最远点采样技术，得到完整的点云数据。实验结果显示，该网络在室内场景中能有效补全缺失的结构形状，实现室内场景缺失点云的补全。与现有网络相比，在点云修复误差、点云分布均匀性方面表现更优，其平均倒角距离降低了6.19%～47.04%,平均地面移动距离降低了12.72%～40.18%,平均F1分数(F1-Score)提升了1.38%～22.45%,且对不同程度的数据缺失具有较好的鲁棒性。
关键词：室内场景;;特征融合;;点云补全;;点云融合
基金资助：国家自然科学基金面上项目(42171416)
