本发明公开了一种基于局部协方差优化的点云补全方法，包括以下步骤：S1、数据集获取；S2、数据预处理；S3、神经网络模型的构建；S4、神经网络模型损失的构建；S5、神经网络模型的训练和优化；S6、保存模型及模型参数，采用上述技术方案，以不完整的点云为输入，能输出具有完整形状且更加精细的完整点云。在特征编码阶段，使用协方差分析局部点与点之间无序且复杂的拓扑关系，使用不同的卷积核提取局部几何结构信息；考虑形状的完整性和结构相似性，通过融合多尺度的层级特征来推断缺失结构的特征，获得点云在完整形状下的全局特征向量；在解码阶段，不仅能实现点云数量上的扩充，还能对点云的局部几何结构进行优化，从而生成更加精细的完整点云。