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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波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：CN120318525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510773959.7，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波方法是由曲大义;韦良帅;杨宇翔;王可栋;张文明;崔善柠;陈意成;高明昊;张智;李文杰;刘朝晖;胡星辰设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波方法，属于点云去噪技术领域，用于点云去噪，包括使用自适应统计滤波过滤掉大尺度噪声后，使用自适应双边滤波进行噪声抑制；所述自适应双边滤波包括搜索点云的邻域点，计算局部曲率和局部密度，基于局部曲率和局部密度对双边滤波的空间域和属性域参数进行调整，将局部特征引入权重参数中，并对权重参数进行归一化调整，更新点的几何位置。本发明有效识别并去除不同密度、不同距离的噪声，使算法具有更强的鲁棒性，增强去噪效果的同时可以保留更多的细节信息。

本发明授权基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波方法在权利要求书中公布了：1.基于局部特征与空间距离关系的自适应联合滤波方法，其特征在于，包括使用自适应统计滤波过滤掉大尺度噪声后，使用自适应双边滤波进行噪声抑制； 所述自适应双边滤波包括搜索点云的邻域点，计算局部曲率和局部密度，基于局部曲率和局部密度对双边滤波的空间域和属性域参数进行调整，将局部特征引入权重参数中，并对权重参数进行归一化调整，更新点的几何位置； 搜索点云的邻域点包括，采用固定邻域方法结合KD-Tree，搜索点云中第个点的最近的个邻域点，邻域内点集为，，式中，是的第个邻域点，构建邻域内点的协方差矩阵： ； ； 式中，表示的均值，表示第个邻域点，表示的第个邻域点； 计算局部曲率包括，对进行特征值分解，三个特征，三个特征对应的特征向量为、、，是局部平面法向量的估计值，局部曲率为最小特征值与特征值和的比值： ； 计算局部密度包括，计算与邻域内各点的欧式距离： ； 局部密度为邻域内各点欧式距离平均值的倒数： ； 对双边滤波的空间域和属性域参数进行调整包括，空间域参数与属性域参数为： ； ； 式中，、分别表示初始参数，、为调节因子； 将局部特征引入权重参数中包括，将、、法向量差异融入双边滤波的权重，改进后双边滤波权重为： ； 式中，表示点与邻域点的法向量差异； 对权重参数进行归一化调整包括： ； 式中，表示归一化后的权重值； 更新点的几何位置包括： 。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266525 山东省青岛市黄岛区嘉陵江东路777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”。

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