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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法及系统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：CN116385520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310352849.4，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法及系统是由武通海;胡珂章;王硕;王青华;邵涛设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法及系统，基于深度学习算法从光度立体输入中估计磨损表面法向，并使用打开所有光源拍摄的全光源图像为表面重建提供先验深度及其不确定性的估计，依据不确定性和几何约束将表面法向和先验深度进行逐像素融合，融合特征和先验深度进一步通过网络直接生成表面深度图，进而得到磨损表面三维形貌；整个网络模型由所设计的总损失函数和所构建的磨损表面合成数据集进行训练，并应用于实际磨损表面形貌重建；本发明在无需增加装置的情况下，通过引入全光源图像为光度立体方法重建磨损表面形貌提供先验深度信息，改善了非朗伯效应导致的重建磨损形貌翘曲失真问题，提高了三维重建精度。

本发明授权融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合全光源图像的磨损表面形貌光度立体重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、结合不同光源照射下的磨损表面光度图像及光照方向，通过嵌入采用多头注意力机制的光度特征聚合层建立基于编码器-解码器网络架构的磨损表面法向预测支路； S2、结合磨损表面全光源图像，通过添加dropout层和网络权重正则项建立具有量化估计结果不确定性能力的磨损表面先验深度估计支路； S3、基于步骤S1构建的磨损表面法向预测支路以及步骤S2构建的磨损表面先验深度估计支路，构建由几何信息融合层和磨损表面深度回归器组成的磨损表面深度重建支路，具体如下： 选取磨损表面像素点i的邻域作为局部邻域，s为3、5、7，将像素点及局部邻域从像素坐标系转换至相机坐标系的三维空间中，每个点具有三维坐标；以局部邻域中像素点j的先验深度为基准，结合磨损表面像素点i的表面法向计算像素点i在相机坐标系中相应的绝对深度值；对像素点j对应的不确定度进行处理，获得先验深度在局部邻域中的相对可信度，采用邻域像素点j与目标像素点i两者表面法向的点乘结果作为两点位于同一平面内的几何可行性，和共同表示深度值作为目标像素点i深度的可信度，并将作为深度值的权重；计算磨损表面像素点i相对于局部邻域中所有像素点的多个深度值及对应的权重，得到磨损表面像素点i的几何信息融合特征，将磨损表面像素点i自身的法向信息及其局部邻域中其它像素点的先验深度信息嵌入几何信息融合特征； S4、采用磨损表面法向预测支路和磨损表面先验深度估计支路以及步骤S3得到的磨损表面深度重建支路共同组成磨损表面深度重建模型，并分别构建每条支路各自的损失函数，以加权和的形式融合三条支路的损失函数作为总损失函数，构建磨损表面合成数据集作为训练数据，以最小化总损失函数为优化目标对磨损表面深度重建模型进行训练，将训练好的磨损表面深度重建模型应用于实际磨损表面的三维形貌重建。

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