一种基于邻域特征增强的流扩散模型点云生成方法

本发明公开了一种基于邻域特征增强的流扩散点云生成方法，包括：原始点云预处理；构建一个多尺度邻域特征聚合模块，该模块通过不同尺度的最近邻采样获取每个点的邻域坐标，并将这些坐标聚合成粗略的全局特征；构建一个邻域注意力特征增强模块，利用邻域坐标空间中的几何信息来增强特征空间中的粗略特征；利用点体素卷积神经网络减少增强特征中的冗余特征，并输出点云的潜在向量；设计一个特征到流数据转换模块，将潜在向量转换为数据一致的先验流特征，并无缝集成到降噪扩散模型中，以便从噪声点云中准确生成。本专利通过邻域特征增强和流扩散的结合，有效地生成高质量的3D点云。
同济大学
张冬冬 | 王宏程