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龙图腾网获悉西南大学申请的专利基于计算机视觉的三维点云图像融合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：CN117078575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311047863.X，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于计算机视觉的三维点云图像融合方法是由赵浡屹;张林设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的三维点云图像融合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于计算机视觉的三维点云图像融合方法，涉及图像数据处理技术领域，包括：步骤S001，采集图像数据和对应的三维点云数据，并根据采集装置获得图像数据对应的坐标关系；步骤S002，根据二维图像数据中相似区域之间的分布情况，将不同比例的二维图像数据叠加到最大的二维图像数据上；基于最大的二维图像数据，根据叠加的次数设置不同分段的点云数据；步骤S003，将每个分段中的点云数据分布特征进行提取，获取叠加图像和叠加图像对应的叠加区域；基于采样区域密度，得到获得密度一致的均匀区域；能够实现对重叠区域的空间特征更加准测检测，提高图像的检测结果。

本发明授权基于计算机视觉的三维点云图像融合方法在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的三维点云图像融合方法，其特征在于，包括： 步骤S001，采集图像数据和对应的三维点云数据，并根据采集装置获得图像数据对应的坐标关系； 步骤S002，根据二维图像数据中相似区域之间的分布情况，将不同比例的二维图像数据叠加到最大的二维图像数据上；基于最大的二维图像数据，根据叠加的次数设置不同分段的点云数据； 步骤S003，将每个分段中的点云数据分布特征进行提取，获取叠加图像和叠加图像对应的叠加区域；基于采样区域密度，得到获得密度一致的均匀区域；基于叠加区域和均匀区域对应的点云数据，获取结构差异度；基于叠加区域和均匀区域获得全局特征与池化后的最大特征，得到第一结构复杂度和第一结构复杂度对应的关键点； 所述结构差异度表现为： 其中，是，是表示内部三角形其中的一条边的法向量，中与对应的一条边的法向量； 所述第一结构复杂度表现为： 其中，是第一结构复杂度，是设置的超参数，是指，将每个内部三角形之间的结构差异度结合后就是对应分段的点云数据的第一结构复杂度； 步骤S004，根据每个叠加点对应的第一结构复杂度，进行三维数据转换，获得局部特征，若局部特征外还存在关键点，则对其他的区域特征进行相连，得到第二结构复杂度；根据第二结构复杂度转换生成三维模型； 所述第二结构复杂度表现为： 其中，是指当前点云数据的特征分数，是指点云数据中关键点之间的距离，是每个关键点的距离之和，是指当前点云数据的第一结构复杂度，是指当前点云数据的第二结构复杂度。

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