浙江理工大學張濟帆獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江理工大學申請的專利一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法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：CN115294286B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202210032436.3，技術領域涉及：G06T17/05；該發明授權一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法是由張濟帆;陳本永;嚴利平設計研發完成，并于2022-01-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法。采集待測物全息干涉圖轉換為頻譜圖，通過相位信息確定物像頻譜中心坐標；迭代閾值分割處理獲得頻譜二值分割圖；根據物像頻譜中心坐標在頻譜二值分割圖的前景區域提取生成物像頻譜二值分割圖；頻譜二值分割圖減去物像頻譜二值分割圖獲得雜散頻譜區域二值分割圖，在頻譜圖上根據雜散頻譜區域二值分割圖獲得消除雜散頻譜后的頻譜圖；通過自適應生成的巴特沃茲濾波器完成物像頻譜濾波，通過解包裹和畸變補償重建三維形貌圖。本發明解決了物體細節信息提取量與雜散頻譜引入量的矛盾，最大程度的降低雜散頻譜引入量同時提高物體細節信息提取量，從而提高物體三維形貌重建的質量。
本發明授權一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法在權利要求書中公布了：1.一種消除雜散頻譜的數字全息物像頻譜自適應提取方法，其特征在于： 步驟一：采集待測物的全息干涉圖，然后將全息干涉圖轉換為頻譜圖P0，通過頻譜圖P0的相位信息，確定物像頻譜中心坐標x1,y1； 步驟二：對頻譜圖P0作迭代閾值分割處理獲得頻譜二值分割圖P1； 步驟三：根據物像頻譜中心坐標x1,y1，在頻譜二值分割圖P1的前景區域中搜索并單獨提取出物像頻譜區域二值分割掩模，生成物像頻譜二值分割圖P2； 步驟四：通過頻譜二值分割圖P1減去物像頻譜二值分割圖P2獲得雜散頻譜區域二值分割圖P3，在頻譜圖P0上根據雜散頻譜區域二值分割圖P3處理獲得消除雜散頻譜后的頻譜圖P4； 步驟五：在消除雜散頻譜后的頻譜圖P4上，通過自適應的巴特沃茲濾波器完成物像頻譜的自動濾波，最后通過相位解包裹和畸變補償操作重建出待測物的三維形貌圖。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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