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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种多维点云结构相似性定量化评价方法及系统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：CN114581578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210168424.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多维点云结构相似性定量化评价方法及系统是由杨紫骞;王艳秋;郑福;孙志斌设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维点云结构相似性定量化评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多维点云结构相似性定量化评价方法及系统，所述方法包括：步骤1获取目标物体的一幅三维点云图，得到三维点云数据；步骤2对三维点云数据进行滤波处理；步骤3将滤波后的点云数据以及滤波前的点云数据分别与采用置信度方法预先确定的标准三维点云集进行对比，分别得到滤波处理的三维结构相似性以及滤波前的三维结构相似性；步骤4比较步骤3得到的两种三维结构相似性，评价三维点云数据的滤波效果。本发明利用结构相似性方法对点云数据的滤波、稀疏效果进行客观、定量化的评价，解决了三维点云滤波没有较好的客观评价的现状。

本发明授权一种多维点云结构相似性定量化评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多维点云结构相似性定量化评价方法，所述方法包括： 步骤1获取目标物体的一幅三维点云图，得到三维点云数据； 步骤2对三维点云数据进行滤波处理； 步骤3将滤波后的点云数据以及滤波前的点云数据分别与采用置信度方法预先确定的标准三维点云集进行对比，分别得到滤波处理后的三维结构相似性以及滤波前的三维结构相似性； 步骤4比较步骤3得到的两种三维结构相似性，评价三维点云数据的滤波效果； 所述方法还包括采用置信度方法预先确定标准三维点云集的步骤；具体包括： 将M幅点云图进行对应位置叠加，并将M幅点云图中全包含的点云作为100％置信度的点云集，从而得到标准三维点云集，其中，M大于10； 所述步骤3具体包括： 步骤301以相机为原点，分别得到滤波处理后的三维点云图、滤波前的三维点云图以及标准三维点云集中不同点的三维坐标信息； 步骤302分别计算步骤301得到的三组三维坐标信息分别对应x轴、y轴、z轴的均值、标准差和协方差； 步骤303根据步骤302得到的均值、标准差和协方差，分别计算滤波处理后和滤波前的深度相似度指标、深度对比度指标和结构相似度指标； 步骤304根据步骤303得到的深度相似度指标、深度对比度指标和结构相似度指标，分别计算滤波处理后的三维结构相似性以及滤波前的三维结构相似性； 所述步骤303具体包括： 步骤303-1根据下式分别得到滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在x轴的深度相似度指标lPx,1,Px,0，深度对比度相似度指标cPx,1,Px,0，结构相似度指标sPx,1,Px,0为： 其中，C1,C2,C3均为对应的指标调整系数，C1＝K1N2，C2＝K2N2，K1＝0.01，K2＝0.03，N表示该幅三维点云图的点云数； 根据下式得到滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在x轴的结构相似性SSIMx,1,0为： SSIMx,1,0＝[lPx,1,Px,0]α[cPx,1,Px,0]β[sPx,1,Px,0]γ 其中，α,β,γ分别为对应的深度相似度指标、深度对比度相似度指标和结构相似度指标的权重； 步骤303-2采用步骤303-1的方法，分别得到滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在y轴的深度相似度指标lPy,1,Py,0，深度对比度相似度指标cPy,1,Py,0，结构相似度指标sPy,1,Py,0，以及滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在y轴的结构相似性SSIMy,1,0； 步骤303-3采用步骤303-1的方法，分别得到滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在z轴的深度相似度指标lPz,1,Pz,0，深度对比度相似度指标cPz,1,Pz,0，结构相似度指标sPz,1,Pz,0，以及滤波处理后的三维点云图与标准三维点云集在z轴的结构相似性SSIMz,1,0； 步骤303-4根据下式得到滤波处理后的三维结构相似性3D-SSIM1,0为： 其中，ρ,σ,ω分别为对应z轴，x轴和y轴的权重； 步骤303-5采用步骤303-1-步骤303-4的方法，得到滤波前的三维结构相似性3D-SSIM2,0。

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