基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法

一种基于旋转不变区域一致性的双视图点云重建方法，通过引入点云初始化网络PINet，利用PINet对输入的不同视角的RGB图像生成RGB图像对应的点云x1和点云x2；利用R2Net将点云划为N个区域，并提取点云的N个区域级旋转不变特征和利用DCM通过原始交叉注意力机制匹配特征和获取匹配结果E；将AoA模型被引入至原始的交叉注意力机制，获得被优化的匹配结果对和进行拼接，对点云x1和x2进行聚合得到被聚合特征F；利用被聚合特征F与点云x1产生具有精细结构的点云O；将点云O馈送至局部折叠网络中，以获得平滑度高的点云Y，点云Y包含来自不同视图的结构信息，用于捕获输入对象的复杂拓扑结构。