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摘要
摘要
随着激光传感器的逐渐普及，点云作为三维数据的重要表示形式，在各个
领域得到广泛应用。然而，受分辨率、遮挡和噪声影响，采集的点云数据常存
在不完整和稀疏的问题，影响后续的识别与分析。点云补全和点云上采样是数
据增强的两种方式，其中，点云补全技术用于填补缺失部分，上采样技术用于
提升点云密度。前人方法方法在增强效果上存在局限，补全和上采样后的点云
往往缺乏细节，准确性不足。本文提出一种基于深度学习的三维点云补全与上
采
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