基于隐式神经网络和空间散列的大场景点云快速上采样方法

一种基于隐式神经网络和空间散列的大场景点云快速上采样方法，包括以下步骤：步骤S1、大场景点云数据集采集；步骤S2、点云隐式表面编码；步骤S3、空间哈希构建；步骤S4、自适应空间特征表示：利用空间哈希表，对查询点周围的空间特征进行自适应表示，根据查询点的位置和局部几何结构，动态调整特征表示，以更好地适应不同区域的点云密度变化；步骤S5、高保真点云生成：根据优化后的查询点位置和自适应的空间特征表示，生成新的点云数据，新生成的点云不仅保留了原始点云的几何特征，而且具有更高的分辨率和细节。本发明能够显著提升上采样的质量和效率，支持实时应用。