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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利建筑彩绘的修复后高效三维建模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：CN120431266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510913282.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权建筑彩绘的修复后高效三维建模方法是由曾远择;张藤腾;晁飞设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑彩绘的修复后高效三维建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种建筑彩绘的修复后高效三维建模方法，包括以下步骤：步骤1、引入预修复模块，采用预训练的SD模型对采集的图片进行修复：步骤2、首先将所有高斯点分为“形态高斯”和“色调高斯”两类，对于形态高斯进行保留，而对部分重合度较高的色调高斯进行过滤；步骤3、利用步骤2，分别得到修复部分与原场景的高斯点云；在得到优化后最终的点云表示后，将修复部分与原场景的高斯点云进行合并，并仿照3DGS的方法将场景建模为高斯椭球，以达到对传统建筑在三维层面上的修复。本发明基于稳定扩散模型StableDiffusion和3DGS技术，旨在解决现有技术在建筑修复建模中的不足，特别是能够实现在时间和空间开销上的优化。

本发明授权建筑彩绘的修复后高效三维建模方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑彩绘的修复后高效三维建模方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1.预修复 引入预修复模块，采用预训练的SD模型对采集的图片进行修复： 首先，采集待修复建筑的图片并对其进行预处理，标注可能损坏部分并使用掩码进行覆盖，并对掩码边缘进行形态学膨胀；随后，采用Wonder3D和预训练的SD模型对掩码区域进行修复，以生成修复部分的多视角图像；接着，利用SFM提取修复部分的点云表示； 步骤2.高斯点云分类与稀疏化 首先将所有高斯点分为“形态高斯”和“色调高斯”两类，对于形态高斯进行保留，而对部分重合度较高的色调高斯进行过滤，具体如下： 2.1形态高斯与色调高斯的划分 首先，需要将大量点云区分为形态高斯和色调高斯；其中，形态高斯用于描述建筑结构和表面纹样的轮廓与形状，而色调高斯则用于描述形状内的色彩填充； 2.2色调高斯的稀疏化 对色调高斯采用点云稀疏化处理； 2.3形态高斯与色调高斯的结合 将色调高斯和形态高斯结合得到最终的点云表示； 步骤3.高斯点云合并与建模 利用步骤2，分别得到修复部分与原场景的高斯点云；在得到优化后最终的点云表示后，将修复部分与原场景的高斯点云进行合并，并仿照3DGS的方法将场景建模为高斯椭球，以达到对传统建筑在三维层面上的修复； 所述步骤2中进行高斯点分类时，具体如下： 2.1.13D线段的提取 采用Line3D++进行线段重建，从定向图像序列生成三维线段模型，通过将图像中的二维边界提取为离散的二维线段，进而投影至三维空间，生成三维线段模型，而建模所得的三维线段即为判断形态高斯的初步依据； 2.1.2形态高斯的选定 根据提取所得三维线段得到形态高斯的初步分布位置，然后采用半径选取和MLESAC两步进行选取，并剔除缩放和不透明度异常的高斯点，具体如下： 2.1.2.1半径选取 首先，沿着建模所得的三维线段进行选取，假设某条三维线段表示为： ； 其中，、分别为三维线段的两个端点； 为可调的半径阈值，代表着三维线段的半径；若某高斯点满足，即该高斯点的中心落在该三维线段的范围内，将该高斯点初步筛选为形态高斯； 2.1.2.2MLESAC过滤 初步筛选后，采用最大似然估计随机采样一致性算法进行过滤，最大似然估计迭代拟合模型的公式如下： 其中，为总对数似然值，用于评估模型拟合程度；为样本总数；为给定模型参数下第个样本点属于该模型的概率密度函数值。

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