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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116385520B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310352849.4，技術領域涉及：G06T7/593；該發明授權融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法及系統是由武通海;胡珂章;王碩;王青華;邵濤設計研發完成，并于2023-04-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法及系統，基于深度學習算法從光度立體輸入中估計磨損表面法向，并使用打開所有光源拍攝的全光源圖像為表面重建提供先驗深度及其不確定性的估計，依據不確定性和幾何約束將表面法向和先驗深度進行逐像素融合，融合特征和先驗深度進一步通過網絡直接生成表面深度圖，進而得到磨損表面三維形貌；整個網絡模型由所設計的總損失函數和所構建的磨損表面合成數據集進行訓練，并應用于實際磨損表面形貌重建；本發明在無需增加裝置的情況下，通過引入全光源圖像為光度立體方法重建磨損表面形貌提供先驗深度信息，改善了非朗伯效應導致的重建磨損形貌翹曲失真問題，提高了三維重建精度。

本發明授權融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法及系統在權利要求書中公布了：1.融合全光源圖像的磨損表面形貌光度立體重建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、結合不同光源照射下的磨損表面光度圖像及光照方向，通過嵌入采用多頭注意力機制的光度特征聚合層建立基于編碼器-解碼器網絡架構的磨損表面法向預測支路； S2、結合磨損表面全光源圖像，通過添加dropout層和網絡權重正則項建立具有量化估計結果不確定性能力的磨損表面先驗深度估計支路； S3、基于步驟S1構建的磨損表面法向預測支路以及步驟S2構建的磨損表面先驗深度估計支路，構建由幾何信息融合層和磨損表面深度回歸器組成的磨損表面深度重建支路，具體如下： 選取磨損表面像素點i的鄰域作為局部鄰域，s為3、5、7，將像素點及局部鄰域從像素坐標系轉換至相機坐標系的三維空間中，每個點具有三維坐標；以局部鄰域中像素點j的先驗深度為基準，結合磨損表面像素點i的表面法向計算像素點i在相機坐標系中相應的絕對深度值；對像素點j對應的不確定度進行處理，獲得先驗深度在局部鄰域中的相對可信度，采用鄰域像素點j與目標像素點i兩者表面法向的點乘結果作為兩點位于同一平面內的幾何可行性，和共同表示深度值作為目標像素點i深度的可信度，并將作為深度值的權重；計算磨損表面像素點i相對于局部鄰域中所有像素點的多個深度值及對應的權重，得到磨損表面像素點i的幾何信息融合特征，將磨損表面像素點i自身的法向信息及其局部鄰域中其它像素點的先驗深度信息嵌入幾何信息融合特征； S4、采用磨損表面法向預測支路和磨損表面先驗深度估計支路以及步驟S3得到的磨損表面深度重建支路共同組成磨損表面深度重建模型，并分別構建每條支路各自的損失函數，以加權和的形式融合三條支路的損失函數作為總損失函數，構建磨損表面合成數據集作為訓練數據，以最小化總損失函數為優化目標對磨損表面深度重建模型進行訓練，將訓練好的磨損表面深度重建模型應用于實際磨損表面的三維形貌重建。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。