买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115619976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211399384.X，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法是由缪永伟;高伟豪;景程宇;刘复昌设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法。本发明包括全局结构恢复分支和局部细节补偿分支的点云修复网络对点云数据进行修复；全局结构恢复分支采用编码器‑解码器结构，对输入的缺失点云数据进行粗修复得到补全结构信息的粗修复点云；局部细节补偿分支则在学习输入缺失点云几何细节的基础上得到重塑点云；最后对两个分支的输出进行拼接融合并经迭代最远点采样生成保细节信息的、采样点分布均匀的形状精修复结果。本发明针对三维点云形状修复中难以有效保持原始形状细节结构信息的局限性，采用双分支点云修复网络，在修复原始点云形状的整体结构信息的同时能有效恢复其形状细节并生成采样点分布均匀的完整三维点云模型。

本发明授权一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种融合形状结构恢复和细节补偿的点云数据修复方法，其特征在于：基于包括全局结构恢复分支和局部细节补偿分支的点云修复网络对点云数据进行修复，全局结构恢复分支采用编码器-解码器结构；首先对输入的缺失点云数据进行粗修复得到补全结构信息的粗修复点云，但其缺乏形状局部几何细节；局部细节补偿分支则在学习输入缺失点云几何细节的基础上得到重塑点云；最后对两个分支的输出进行拼接融合并经迭代最远点采样生成保细节信息的、采样点分布均匀的形状精修复结果； 具体包括以下步骤： 1将原始点云数据输入编码器；在特征编码阶段，全局结构恢复分支中的编码器输入为具有M个离散采样点坐标信息的M×3矩阵，采用两个联合T-Net变换，其中3×3输入变换能够调整点云形状姿势，64×64特征变换能够对经共享多层感知器训练得到的点云特征进行对齐，经过两次变换得到64维点云特征通过3层MLP感知器得到M×1024的点云形状全局特征信息；利用最大池化操作以聚合全局特征解决原始输入点云的旋转性和无序性问题，得到1×1024特征向量；最后通过2层MLP感知器对点云全局特征进行编码得到输入点云带有全局信息的1×512维特征码字；在特征解码阶段，解码器从编码器编码得到的1×512维特征码字中恢复点云形状，解码器通过使用4个2D网格对特征码字进行两次折叠操作得到粗修复点云； 2局部细节补偿分支利用在编码器中得到的输入点云模型，在各个尺度上的特征对各采样点进行从局部到全局的多粒度特征学习，从而在特征空间中扩大采样点集并经细节重塑恢复原始点云的细节信息； 输入全局结构恢复分支编码器中的特征信息，该特征信息能体现编码器中各层次的分层特征信息并包括输入点云的局部几何信息，其中不同层次提取信息便于提供不同维度的特征信息；将分层中间特征分别输入对应的层次特征学习模块，特征学习过程中对点云几何特征进行提取并经多层次特征融合，再将不同尺度上的特征进行组合并输出得到上采样点云，从而有效保留原始点云的局部细节结构信息； 即：对输入的维分层特征信息经各个层次特征学习模块处理后分别得到特征，然后对得到的个特征进行拼接得到形状张量，最后经过三维形状重塑将该形状张量转换为点云坐标信息并输出上采样点云； 3将局部细节补偿分支重塑得到的采样点与粗修复得到的采样点进行拼接融合得到完整点云形状，并经迭代最远点采样IFPS生成保细节信息的、采样点分布均匀的形状精修复结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州师范大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。