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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪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：CN115170436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210922538.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪方法是由吴晓群;杨柳设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪方法，属于计算机图像图形处理技术领域。本方法，首先将位置与颜色信息解耦，利用提取到的颜色信息分别创建长度为N的点云RGB向量。然后查看位置修改点的RGB值，如果该点的颜色值与其邻域点颜色值的梯度差异较大，则证明该点位于颜色突变的位置。将该点及其k个最近邻形成一个颜色平滑的曲面，通过L0范数最小化修改点的颜色值，并沿着颜色平滑的点的位置，以依次对点云内其他点的颜色值进行去噪。重复该过程，直到收敛。本方法将三维点云模型上的颜色去噪，以位置信息为依托来优化，有效解决了在保留颜色和几何特征的基础上颜色突变问题。同时，以L0范数最小化的方法解决了三维点云去噪中的颜色去噪问题。

本发明授权一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于L0范数最小化的点云颜色去噪方法，其特征在于，首先将位置与颜色信息解耦，利用提取到的颜色信息分别创建长度为N的点云RGB向量；然后查看位置修改点的RGB值，如果该点的颜色值与其邻域点颜色值的梯度差异较大，则证明该点位于颜色突变的位置；之后，将该点及其k个最近邻形成一个颜色平滑的曲面，通过L0范数最小化修改点的颜色值，并沿颜色平滑的点的位置，依次对点云内其他点的颜色值进行去噪；重复该过程，直到收敛； 包括以下步骤： 步骤1：在三维点云表示中，输入带有颜色噪音的三维彩色点云P0； 其中，P0顶点个数为N，点的位置点集为P0＝{Pi,i＝0,1,…,N-1}； 带有颜色的点云除包含每个点Pi的空间坐标Xi,Yi,Zi，还包含每个点Pi的颜色三通道RGB值Ri,Gi,Bi，记为Pi＝Xi,Yi,Zi,Ri,Gi,Bi；所有的点Pi构成三维彩色点云P0； 首先，提取初始三维彩色点云P0中RGB值作为向量LC，记为：对LC中每个点Pi的颜色三通道RGB值Ri,Gi,Bi分别进行计算，得到颜色去噪完成后的点云RGB值向量 对于每个点中的已知RGB值LC，将WC的点初始RGB值全部记为0,0,0，向量LC点RGB值记为真实值； 步骤2：对输入的三维彩色点云P0构造k近邻，简称kNN图； 步骤2.1：对每个三维彩色点云P0＝{Pi,i＝0,1,…,N-1}建立kdTree； 步骤2.2：通过二叉搜索，沿搜索路径能够找到该搜索路径中最邻近的近似点，也就是叶子节点，位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内； 沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点，如果该节点的空间中没有其最近邻节点，则需要跳到其他子结点空间中去搜索，将其他子结点加入到搜索路径； 步骤2.3：重复上述过程，直到搜索路径为空； 步骤3：对初始三维彩色点云P0中每个点的向量每个点Pi的颜色三通道RGB值Ri,Gi,Bi分别调用三维点云模型颜色去噪能量函数，通过最小化能量函数得到最终去噪完成的RGB向量如式1所示： 其中，第一项|Wc-Lc|2是数据保真项，以确保输出点云颜色值与输入点云颜色值相差不会过大，第二项|DC|0是正则平滑项，通过限制非零梯度的数量来增强边缘对比度，同时以全局方式实现平滑操作；λ为预设的正标量，用于衡量能量函数中两项的平衡性；|·|0为L0范数，即该向量中所有非零元素的个数；C表示输入点云的RGB值；DC表示点云中某点与其k个相邻点之间颜色的梯度差之和；有DCi*k+j＝Ci-Cdi,j，Ci表示点云模型中第i点的颜色值，Cdi,j为点i的k个最近邻集合中的第j个点的位置；DC作为一个向量，其长度是输入点云P0中点云数量的k倍，即k*N；每k个向量表示某个点k个方向上的梯度差； 通过最小化全局能量函数，使WC与LC相似性最高； 通过上述步骤，完成对点云中每个点的新RGB值WC去噪。

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