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龙图腾网获悉滁州学院申请的专利基于Delaunay三角网的相机自标定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：CN119205934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411435592.X，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权基于Delaunay三角网的相机自标定方法是由曾微波;倪伟佳;赵星悦;姚睿涵;汪博雅;张乾坤设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Delaunay三角网的相机自标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Delaunay三角网的相机自标定方法，涉及相机标定技术领域，该方法包括以下步骤：S1：采集实验区域内图像，利用Harris算法对实验图像进行角点检测，并利用高斯平滑函数剔除伪点；S2：利用S1中提取的特征角点构建Delaunay三角形，优化剔除“病态三角形”。本发明将计算机视觉与点云数据处理相结合，通过构建Delaunay三角网模拟地形特征信息，实现了三维点云与二维图像的特征匹配，实现复杂地形条件下的相机自标定，且标定精度高，鲁棒性好，不容易受到噪声和初值的影响；通过构建图像与点云的Delaunay三角网表征场景地形特征，降低了相机标定对于场景地物几何特征的要求，实现了复杂地形条件下的相机自标定，简化了标定步骤，提高了相机标定的灵活性和普适性。

本发明授权基于Delaunay三角网的相机自标定方法在权利要求书中公布了：1.基于Delaunay三角网的相机自标定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集实验区域内图像，利用Harris算法对实验图像进行角点检测，并利用高斯平滑函数剔除伪点； 还需要对提取的特征点集做分割、排序处理； S2：利用步骤S1中提取的特征角点构建Delaunay三角形，优化剔除“病态三角形”； S3:利用步骤S2所构建的Delaunay三角形构建三角形区域特征描述子，完成图像的粗匹配及精匹配，获取特征点集; S4：利用实验区域的点云数据进行体素化及栅格化处理，转换成深度图后，提取深度图的特征点； S5：利用步骤S4中提取的特征点构建Delaunay三角形并和步骤S2中的构建的Delaunay三角形进行匹配，获取匹配特征点集； S6：利用步骤S3中获取的特征点集，建立三组匹配图像的特征点关系方程，计算出基础矩阵与极点坐标，并推导出Kruppa方程，计算出相机内参； S7：在步骤S5中获取的匹配特征点集基础上，构建坐标关系方程和相机投影矩阵，引入特征匹配点集求解方程，获取相机外参。

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滁州学院，其通讯地址为：239000 安徽省滁州市南谯区会峰西路1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”。