基于几何分解与互补的点云处理方法、装置、设备及介质

本申请提供一种基于几何分解与互补的点云处理方法、装置、设备及介质，涉及数据处理领域。本申请方法通过特征滤波器进行几何分解，将原始点云数据分解为多个不同的特征点云数据，并通过特征互补的方式进行特征学习，可以从原始点云数据中提取更丰富的信息，从而获得全局与互补的点云几何语义，提高对原始点云数据语义解析的全面性和准确性。特征向量的生成使得点云数据更易于处理和分析，可以更好地适应不同的应用场景，提高点云数据应用的适应性。同时，特征向量的拼接可能实现数据的压缩，减少存储和传输的需求，同时保留关键信息，减少数据量的同时保持数据完整性。