一种基于部件分析和分解的多样性形状补全方法

发明涉及点云生成领域，公开一种基于部件分析和分解的多样性形状补全方法，步骤包括：将物体表示为抽象模板结构，通过深度学习网络预测和残缺点云匹配的模板结构参数，推导出物体的完整结构表示。对物体进行部件分解，获取各部件内部点在平面上的投影细节，将投影细节输入网络，生成各部件的实心的细节信息。进行三视图补全，结合对称零件的细节信息，推导得到物体完整部件细节。通过比较残缺和完整的三视图识别缺失区域，判断是否需要多样性生成。在完整的细节图中遮罩需要多样性生成的区域，进行图像到图像的扩散生成，得到多样化的完整细节三视图。根据三视图重建三维区域，得到对应的符号距离场，通过移动立方体算法获取水密的补全结果。