一种基于生成对抗网络的点云重构方法

本发明公开了一种基于生成对抗网络的点云重构方法，属于计算机三维重建、计算机视觉和大数据云计算等技术领域。针对目前点云重构方法如何提高网络架构学习点云重构的能力，降低网络架构的训练复杂度的问题，本发明采用生成对抗网络作为主体框架，设计生成器将点云从特征空间映射到有符号距离场，构建判别器优化全局梯度和空间点有符号距离预测值，以提高重构的细节精度。生成器直接从点云数据生成初始形状，判别器对生成器预测的隐式场和梯度进行优化，以提高最终形状的质量。本发明方法改进了生成对抗网络框架，强化了神经网络模型的点云重构能力，使神经网络模型能够更有效地从点云数据中重构正确且精细的拓扑曲面。