一种基于邻域特征增强的流扩散模型点云生成方法

    公开(公告)号:CN119478234A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411628301.9

    申请日:2024-11-13

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 张冬冬 王宏程

    Abstract: 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。

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