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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建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：CN120431268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510926538.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建方法是由李丽;李庆;王娟;王兆静;彭涛;连亚文设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建方法，主要解决了传统重建方法在处理凹镜面物体多重反射时的局限性问题。包括：搭建一个分阶段的重建模型，模型由基于傅里叶频谱的单像素成像技术和SDF隐式表达方法组成。在第一阶段中，利用单像素成像技术捕获反射光线信息，并通过分离单次反射和多次反射光路，获得点对关系；在第二阶段中，结合SDF隐式表达方法，将这些点对关系作为物理先验，实现物体的几何结构重建。该方法在复杂几何形状和反射干扰的情况下展现了优异的适应性和鲁棒性，并通过仿真实验和实际数据采集实验验证了其有效性。

本发明授权基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建方法在权利要求书中公布了：1.基于单像素成像和隐式表达的凹镜面物体三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤： 1使用傅里叶频谱采样技术从物体中提取相位信息，构建傅里叶基底图案并投影到凹镜面物体表面，得到包含物体表面空间属性的待重建物体； 2搭建一个基于傅里叶频谱的单像素成像系统，通过结构光投影捕获复杂光路，利用待重建物体提供的物理先验，约束光路传播模型，计算光强； 3通过单像素探测器捕获反射光强，分离单次反射和多次反射光线的光响应系数LRC，并建立相机像素与LCD屏幕坐标之间的对应关系； 4搭建一个基于SDF隐式表达的几何重建模型，所述几何重建模型包括表面属性预测网络和反射分量渲染网络； 5对凹镜面物体的反射光线信息进行预处理，然后利用预处理后的信息对几何重建模型进行训练； 步骤5的具体实现包括如下子步骤： 5a通过光线追踪与光路径采样，模拟光线在场景中的传播，完成光线与凹面相互作用后的反射分类； 5a的具体实现方式如下： 给定图像上的任一像素点，定义从它发出的光线，其中是相机点，为光线方向，沿射线方向累计颜色值，得到该像素的颜色表示，这一像素的颜色定义为： ； 其中是第个采样点的颜色，是光线上第个采样点的权重，是不透明密度函数，它描述了光线在位置处的散射和吸收特性，的累积函数定义了从相机光心到点的透射率，用于描述光线穿过场景的能量衰减；是一个积分变量，表示从相机点沿光线方向到达位置的路径上的每一个点； 在对反射光线进行分类时，对于单次反射光路，光线从起始点出发，经过凹镜面物体表面单次反射，到达LCD屏幕点，通过反射方向对视角方向进行重参数化；其中是反射光线方向，为该点的法向量； 而多次反射过程是递归的，对于每个反射点，新的反射光线会与表面发生反射，再次计算新的反射方向，并在每次反射时根据BRDF公式计算反射光线的强度；根据表面属性预测网络输出反射方向、物体表面的法向量和SDF，计算出凹镜面表面上的某一点，在已知入射光上点情况下，计算反射方向： ； 其中，表示光线反射的次数，是第次反射的光线方向向量，是第次反射点的法向量；最终，光线经过多次反射到达屏幕上点； 5b将分离后的光路信息和点对关系输入到基于SDF隐式表达的几何重建模型中，根据基于Cook-Torrance模型的综合双向反射分布函数BRDF描述方法，计算像素颜色； 5c训练基于SDF隐式表达的几何重建模型，优化神经网络的权重，最小化损失函数，包括法向量损失和渲染图像与输入图像之间的差异； 6使用训练后的几何重建模型对凹镜面物体进行三维重建，生成高质量的3D模型。

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