在点云补全中,可以利用扩散模型来推断缺失点的位置和属性,从而实现对点云数据的补全。 基于扩散模型的点云补全通常包括以下步骤: 1. 数据预处理,对原始的点云数据进行预处理,包括去噪、滤波等操作,以提高后续处理的准确性和效率。 2. 扩散模型建立,建立适合点云数据特征的扩散模型,通常可以选择常见的扩散方程或者...
本发明涉及机器人视觉领域,具体为一种基于扩散概率模型的点云形状补全方法。 背景技术: 1、点云是一种通过计算机技术来表示物体表面形状的方法,它通常使用的是三维坐标系,将物体的表面离散成许多点,并对每一个点进行坐标标注,这样,就可以用计算机来构建出物体的三维形状。点云的技术广泛应用于三维建模和机器人导航...
本发明涉及机器人视觉领域,且公开了一种基于扩散概率模型的点云形状补全方法,包括:S1:将数据集中完整点云进行随机的删除一定比例的点,来生成用于训练的残缺点云p;S2:将残缺点云输入到经过训练的编码器中,获得残缺点云对应的特征向量z;S3:将残缺点云输入到神经网络中,根据输入初始化噪声点云的参数μ和σ来生成...