基于生成对抗网络的三维点云数据重建任务研究文献综述

三维点云数据重建作为计算机视觉和图形学领域的关键技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

其目标是从无序、稀疏、不完整的点云数据中恢复出完整的目标形状，为逆向工程、虚拟现实、机器人等领域提供基础支持。

传统的点云重建方法依赖于人工设计的特征和先验知识，难以处理复杂场景和噪声数据。

近年来，深度学习技术，特别是生成对抗网络（GAN）的出现，为点云重建任务提供了新的思路。

GAN通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够学习到数据潜在的分布，生成更加真实、完整的三维模型。

本文将对基于生成对抗网络的三维点云数据重建任务进行深入研究，首先介绍三维点云数据和生成对抗网络的基本概念，然后综述现有的基于GAN的点云重建方法，并对这些方法的优缺点进行分析，最后展望该领域的未来研究方向。

关键词：三维点云；点云重建；生成对抗网络；深度学习；计算机视觉

#1.1三维点云数据三维点云数据是由三维扫描仪或深度相机等设备采集，表示物体表面形状的点集合。

每个点包含三维坐标(x,y,z)，以及颜色、法向量等附加信息。

相较于二维图像，点云数据能够更直观地表达物体的三维结构，但也具有数据量大、无序性、稀疏性和不完整性等特点，给后续处理和分析带来挑战。