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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价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：CN114782332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210351874.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价方法是由张可馨;郁梅;蒋刚毅设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价方法，在不需要原始三维彩色点云的信息的基础上，通过待评价的三维彩色点云在可视化过程中提供了潜在的几何结构和颜色属性信息，利用几何失真和颜色失真存在相互影响，从待评价的三维彩色点云中用于衡量混合失真的几何与色彩联合特征、衡量颜色失真的色彩特征和用于衡量颜色失真的色彩特征，能够全面的表征失真点云的特征，从而全面地对失真的三维彩色点云的特征进行评价，进一步得到与客观评价结果高相似度的主观感知分数。

本发明授权一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于几何与色彩联合感知的彩色点云质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取待评价的三维彩色点云及其坐标属性和颜色属性，获取待评价的三维彩色点云Px,y,z,R,G,B，提取三维彩色点云的坐标属性PG＝x,y,z和颜色属性PC＝R,G,B； 步骤2、联合坐标属性、对应坐标属性的快速点特征直方图和颜色空间将三维彩色点云进行超体素分割成N个子点云；具体包括： 步骤201、基于坐标属性PG＝x,y,z的信息计算快速点特征直方图； 步骤202、联合坐标属性、坐标属性对应的颜色空间Lab和快速点特征直方图将三维彩色点云进行超体素分割，分割得到N个子点云，Pparti为第i个子点云，i＝1,2,…,NG； 步骤3、基于子点云提取用于衡量混合失真的几何与色彩联合特征；具体包括： 步骤301、基于Pparti构建联合几何与色彩的k-NN图信号矩阵Gf，并对图信号矩阵Gf的图信号f进行多尺度的谱图小波变换，得到谱图小波函数系数Wft,j和尺度函数系数t表示在谱域中定义的尺度，j表示第i个子点云中的第j个点序号； 步骤302、采用谱图小波函数系数和尺度函数系数的并集运算，得到联合金字塔矩阵Pym，对金字塔矩阵Pym进行奇异值分解，得到φ个非负特征值，并进行降序排列得到Ψ1≥Ψ2≥…≥Ψφ，取前k个最大特征值作为第i个子点云的本征联合特征，将NG个子点云的本征联合特征取均值得到本征特征FJV； 步骤303、计算每个尺度上谱图小波函数系数和尺度函数系数的熵特征FJE和局部能量特征FJQ； 步骤304、基于FJV得到三维彩色点云的几何与色彩联合特征FJ，FJ＝[FJE，FJQ，FJV]； 步骤4、基于三维彩色点云的坐标属性，提取用于衡量几何失真的几何特征；具体包括： 步骤401、基于坐标属性PG＝x,y,z构建几何坐标差异矩阵∑i，并对几何坐标差异矩阵∑i进行离散KL变换，得到分解特征值λ1≥λ2≥λ3，基于计算几何结构描述符fGG，基于几何结构描述符fGG计算均值和方差作为失真点云的几何结构特征FGG； 步骤402、基于坐标属性PG＝x,y,z，计算三个坐标轴经过多尺度一维小波分解后的高频分量Ax,Ay,Az；再计算各高频分量的熵FGE和能量FGQ作为几何细节特征FGH，结合几何结构特征FGG得到三维彩色点云的几何特征FG，FG＝[FGG,FGE,FGQ]； 步骤5、基于三维彩色点云的颜色属性，提取用于衡量颜色失真的色彩特征；具体包括： 步骤501、将颜色属性PC＝R,G,B转换到灰度通道，利用亮度对比度阈值计算亮度分割空间LMkx',y',z',R',G',B'，k表示第k个亮度分割空间，k＝1,2,…,NC； 步骤502、基于亮度分割空间LMkx',y',z',R',G',B'计算RGB颜色分量的互信息特征作为颜色一致性特征FCC； 步骤503、基于颜色属性PC＝R,G,B，计算三个颜色分量经过多尺度一维小波分解后的高频分量AR,AG,AB；采用非对称广义高斯分布对AR,AG,AB进行拟合，得到每个颜色通道的参数FCA，参数FCA包括形状α，均值μ，左方差σ和右方差θ；计算高频分量的标准差FCB，能量FCQ，峰值FCP和峰值指标FCI，得到用于描述色彩细节的颜色细节特征FCH，FCH＝[FCA，FCB，FCQ，FCP，FCI]；结合颜色一致性特征FCC得到三维彩色点云的色彩特征FC，FC＝[FCA，FCB，FCQ，FCP，FCI，FCC]； 步骤6、将几何与色彩联合特征、几何特征、色彩特征组合为三维彩色点云的感知特征向量，并将感知特征向量作为随机森林学习模型的输入，池化得到三维彩色点云的最终客观评价分数。

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