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龍圖騰網獲悉杭州師范大學申請的專利一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115619976B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211399384.X，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法是由繆永偉;高偉豪;景程宇;劉復昌設計研發完成，并于2022-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法。本發明包括全局結構恢復分支和局部細節補償分支的點云修復網絡對點云數據進行修復；全局結構恢復分支采用編碼器?解碼器結構，對輸入的缺失點云數據進行粗修復得到補全結構信息的粗修復點云；局部細節補償分支則在學習輸入缺失點云幾何細節的基礎上得到重塑點云；最后對兩個分支的輸出進行拼接融合并經迭代最遠點采樣生成保細節信息的、采樣點分布均勻的形狀精修復結果。本發明針對三維點云形狀修復中難以有效保持原始形狀細節結構信息的局限性，采用雙分支點云修復網絡，在修復原始點云形狀的整體結構信息的同時能有效恢復其形狀細節并生成采樣點分布均勻的完整三維點云模型。

本發明授權一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法在權利要求書中公布了：1.一種融合形狀結構恢復和細節補償的點云數據修復方法，其特征在于：基于包括全局結構恢復分支和局部細節補償分支的點云修復網絡對點云數據進行修復，全局結構恢復分支采用編碼器-解碼器結構；首先對輸入的缺失點云數據進行粗修復得到補全結構信息的粗修復點云，但其缺乏形狀局部幾何細節；局部細節補償分支則在學習輸入缺失點云幾何細節的基礎上得到重塑點云；最后對兩個分支的輸出進行拼接融合并經迭代最遠點采樣生成保細節信息的、采樣點分布均勻的形狀精修復結果； 具體包括以下步驟： 1將原始點云數據輸入編碼器；在特征編碼階段，全局結構恢復分支中的編碼器輸入為具有M個離散采樣點坐標信息的M×3矩陣，采用兩個聯合T-Net變換，其中3×3輸入變換能夠調整點云形狀姿勢，64×64特征變換能夠對經共享多層感知器訓練得到的點云特征進行對齊，經過兩次變換得到64維點云特征通過3層MLP感知器得到M×1024的點云形狀全局特征信息；利用最大池化操作以聚合全局特征解決原始輸入點云的旋轉性和無序性問題，得到1×1024特征向量；最后通過2層MLP感知器對點云全局特征進行編碼得到輸入點云帶有全局信息的1×512維特征碼字；在特征解碼階段，解碼器從編碼器編碼得到的1×512維特征碼字中恢復點云形狀，解碼器通過使用4個2D網格對特征碼字進行兩次折疊操作得到粗修復點云； 2局部細節補償分支利用在編碼器中得到的輸入點云模型，在各個尺度上的特征對各采樣點進行從局部到全局的多粒度特征學習，從而在特征空間中擴大采樣點集并經細節重塑恢復原始點云的細節信息； 輸入全局結構恢復分支編碼器中的特征信息，該特征信息能體現編碼器中各層次的分層特征信息并包括輸入點云的局部幾何信息，其中不同層次提取信息便于提供不同維度的特征信息；將分層中間特征分別輸入對應的層次特征學習模塊，特征學習過程中對點云幾何特征進行提取并經多層次特征融合，再將不同尺度上的特征進行組合并輸出得到上采樣點云，從而有效保留原始點云的局部細節結構信息； 即：對輸入的維分層特征信息經各個層次特征學習模塊處理后分別得到特征，然后對得到的個特征進行拼接得到形狀張量，最后經過三維形狀重塑將該形狀張量轉換為點云坐標信息并輸出上采樣點云； 3將局部細節補償分支重塑得到的采樣點與粗修復得到的采樣點進行拼接融合得到完整點云形狀，并經迭代最遠點采樣IFPS生成保細節信息的、采樣點分布均勻的形狀精修復結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州師范大學，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區余杭塘路2318號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。