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龙图腾网获悉浙江华展研究设计院股份有限公司申请的专利一种三维点云匹配重构模型的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：CN120032043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411903248.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种三维点云匹配重构模型的方法是由尤相骏;王嘉伟;吴普拯;开乐;沈蔚;姜雷雷设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维点云匹配重构模型的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种三维点云匹配重构模型的方法，包括以下步骤：S1、对三维点云进行法线估计；S2、根据整体法线分布情况标记法线异常值；S3、对法线异常值进行近点迭代，并进行法线匹配；S4、将法线异常值的点迭代匹配至正常法线点云位置，实现点云重构。本发明得到的一种三维点云匹配重构模型的方法，具有以下优点：通过三维点云的匹配重构，可以有效地将三维点云中离群部分恢复至原位置，复原原本三维形状。

本发明授权一种三维点云匹配重构模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种三维点云匹配重构模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对三维点云进行法线估计；S2、根据整体法线分布情况标记法线异常值；S3、对法线异常值进行近点迭代，并进行法线匹配；S4、将法线异常值的点迭代匹配至正常法线点云位置，实现点云重构； 所述步骤S1中，对于三维点云的每个数据点采用法线估计函数计算法向量，找到其在半径A内的点，使用该半径A内的点的坐标构建协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，得到三个特征值及其对应的特征向量，最小特征值对应的特征向量是该点法向量Ni=Nxi，Nyi，Nzi；所述半径A为点云平均间距的3倍； 所述步骤S2包括：S21、按照点云的Z坐标将点云水平切片；S22、求取每个水平切片点云的几何质心点；S23、以切片几何质心点为原点，构建水平切片平面坐标系XOY，水平切片平面坐标系的X轴方向与原点云坐标的X轴方向相同，水平切片平面坐标系的Y轴方向与原点云坐标的Y轴方向相同，并计算每个点的切片坐标系坐标xi，yi；S24、计算水平切片内法线差，超过阈值0.3为法线异常值，法线异常值的点云为法线异常点云； 所述步骤S3中，将法线异常点云作为源点云，法线正常点云作为目标点云，对于法线异常点云中的每个点，在法线异常点云中找到其邻域点，将其配准到法线正常点云其邻域点位置，再采用广义迭代最近点配准和Levenberg-Marquardt误差优化融合算法； 所述步骤S3包括：S31、初始化参数，将初始变换矩阵T设为单位矩阵，将源点云与目标点云进行初始对齐，设置阻尼因子lambda初始值=106，设置最大迭代次数=100次，设置收敛阈值=10-3，当参数更新量小于该阈值时，认为算法已经收敛；S32、匹配最近邻点，对于源点云中的每个点，找到目标点云中的最近点作为对应点；S33、最小化误差，通过优化方法最小化误差，获得新的刚体变换矩阵；S34、对源点云应用计算得到的刚体变换矩阵T，得到与法线正常点云配准后的法线异常点云； 所述步骤S33包括： S331、计算残差向量r：计算源点云与对应目标点云之间的残差，每一对对应点pi和qi，残差ri可以定义为： ； ； 其中，T是变换矩阵，它包括旋转R和平移矩阵t，残差向量； S332、构建误差函数：误差函数E是残差向量的平方和，即： ； S333、计算雅可比矩阵J：计算残差对变换参数的偏导数，构建雅可比矩阵J，雅可比矩阵J的每个元素表示残差对每个参数的变化率， ； S334、更新变换矩阵：使用Levenberg-Marquardt方法迭代优化误差函数，找到最小化误差函数的变换矩阵T，在每次迭代中，计算雅可比矩阵J和残差向量r，然后计算高斯-牛顿步长，更新变换矩阵T； S335、调整阻尼因子：在每次迭代中，根据目标函数值的变化来调整阻尼因子lambda值，如果目标函数值在迭代中减少，则：，使算法更接近高斯-牛顿法，如果目标函数值增加，则：，以减小步长，避免过大的更新； S336、检查收敛条件：如果参数更新量小于预设的阈值，或者迭代次数达到最大值，算法结束，即找到目标点云位置； 所述步骤S334中，计算高斯-牛顿步长：，计算阻尼步长：，更新变换矩阵：，其中，J是雅可比矩阵，I是单位矩阵，λ是调整因子，是参数更新量，r为前步计算的残差向量； 还包括步骤S0，步骤S0位于步骤S1之前，所述步骤S0为对三维点云去噪。

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