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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建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：CN120997411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511525568.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建方法是由赵云涛;于玄昭;李维刚设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建方法，包括以下步骤：S1，采集目标待重建表面的点云数据，并对采集的点云数据进行预处理；S2，根据点云分布密度动态调整点云数据搜索半径，对预处理后的点云数据进行采样；S3，将采样点输入训练好的MLP网络，预测采样点的SDF值；S4，基于预测得到的SDF值，采用表面拟合算法提取零等值面。本发明根据点云数据的局部密度自适应地调整邻域搜索半径，在点云稀疏区域确保获取足够数量的邻域点信息，显著提升了重建的完整性和连续性，避免了孔洞和断裂的产生；在点云稠密区域聚焦于更相关的局部结构，有效减少了冗余计算和噪声干扰，有效解决了传统固定半径搜索在不同密度区域面临的固有矛盾。

本发明授权基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应搜索半径的高质量隐式表面重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集目标待重建表面的点云数据，并对采集的点云数据进行预处理； S2，根据点云分布密度动态调整点云数据搜索半径，对预处理后的点云数据进行采样； 对每个查询点q使用KNN算法在预处理后的点云中搜索离查询点q最近的k个邻域点，计算k个邻域点与查询点q之间的平均欧氏距离： ； 其中，pj表示查询点q的第j个邻域点； 则查询点q处的点云搜索半径rq为： ； 其中，α为搜索半径缩放因子；的值越大，表示查询点q处的局部点云密度越小，则查询点q处的点云搜索半径rq越大； 为了增加在高曲率变化区域的采样点数量，避免高曲率变化区域由于点云密度稠密导致搜索半径过小，引入密度调制因子wq： ； 其中，μ、σ分别为整个点云所有的均值和标准差；γ为调节因子； 则调整后查询点q处的点云搜索半径为： ； S3，将采样点输入训练好的MLP网络，预测采样点的SDF值； S4，基于预测得到的SDF值，采用表面拟合算法提取零等值面。

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