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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强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：CN114596231B 。

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：202210256421.5，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法是由黄继业;潘钇名;杨宇翔;董哲康;林辉品设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法。其首先在输入图像上构建初始窗口，接着将窗口内像素点灰度值输入训练好的神经网络，得到增强参数，移动窗口遍历整幅图像，构建增强参数对应表，最后根据增强参数对应表对图像进行Hessian增强，输出增强图像。本发明基于神经网络和Hessian矩阵的结构光条纹增强方法，达到对低照度情况下结构光条纹对比度不同区域相同的增强效果，作为后续图像处理的预处理方法。

本发明授权基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在输入图像上构建初始窗口； S2、初始窗口内像素点的预处理 S2-1、统计初始窗口内所有像素点的灰度值； S2-2、将得到的像素点灰度值作为输入，输入训练好的神经网络，得到增强参数； S2-3、初始窗口沿行方向自动移位，遍历整幅图像； S2-4、统计得到的增强参数，构建增强参数对应表； S3、根据增强参数对应表对图像进行Hessian增强，输出增强图像， S3-1、计算输入图像的黑塞矩阵，得到特征值； 所述黑塞矩阵为Hx,y，所述黑塞矩阵Hx,y定义如下式所示： 其中，fx,y表示输入图像，gx,y表示二维高斯函数，所述gx,y如下式所示： 其中，Ixx为输入图像fx,y在x方向上的二阶偏微分，Iyy为输入图像fx,y在y方向上的二阶偏微分，Ixy＝Iyx为输入图像fx,y在x方向和y方向上的混合偏微分； 所述黑塞矩阵的两个所述特征值为λ1及λ2，具体的计算方法为： S3-2、由特征值构造出条纹结构相似性函数； 所述条纹结构相似性函数定义如下式所示： 其中，用于区分结构形状，β用于调节区分块状区域和条状区域的灵敏程度，c影响滤波后图像平滑程度，β设置为0.5，c根据增强参数对应表设置； S3-3、根据增强参数对应表，将所述特征值和增强参数带入所述条纹结构相似性函数，得到响应； S3-4、根据所述响应增强图像。

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