3次元ポイントクラウド補完は、部分的なポイントクラウドから完全な幾何形状を推定するタスクとして、研究コミュニティにおいて注目を集めている。従来の手法では、高精細な密なポイントクラウドの取得が困難であり、点の分布が不均一になる、詳細がぼやける、構造情報が損なわれるといった問題が生じることがある。こうした課題を解決するために、本研究では2段階にわたる新しいアプローチを提案する。第一段階では、パラメトリックな表面要素の集合を用いて、粗いが完全なポイントクラウドを予測する。第二段階では、新規のサンプリングアルゴリズムを用いて、第一段階で得られた粗い予測結果と入力ポイントクラウドを統合する。本手法は、点の分布を適切に制御するための統合損失関数を用いる。広範な実験により、本手法の有効性が確認され、地球移動距離（Earth Mover's Distance, EMD）およびチェンファー距離（Chamfer Distance, CD）の両指標において、既存の手法を上回る性能を発揮することが示された。