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龙图腾网获悉苏州矩浪科技有限公司申请的专利半导体超景深图像融合与缺陷检测方法、系统和介质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：CN115880254B 。

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：202211607067.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权半导体超景深图像融合与缺陷检测方法、系统和介质是由杨勇设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本半导体超景深图像融合与缺陷检测方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半导体超景深图像融合与缺陷检测方法、系统和介质，图像融合方法包括获取多通道图像总集；多通道图像总集包括多个飞拍图像集，每个飞拍图像集均包括在对应的灯源照射下，采集的待测目标在多个高度层的飞拍图像，每个飞拍图像均附带有每个像素点在所在高度层的高度数据；基于拉普拉斯金字塔融合方法，对每个飞拍图像集中所有飞拍图像进行融合，得到每个飞拍图像集对应的融合图像；任选一个飞拍图像集，对该飞拍图像集中的所有高度数据进行优化，得到对应的目标高度图；根据目标高度图和所有融合图像，得到目标融合结果。本发明能将不同高度层的图像融合成一张图像，还使其高度数据以图的形式示出，实现多通道图像的3D恢复。

本发明授权半导体超景深图像融合与缺陷检测方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种半导体超景深图像融合方法，其特征在于，包括： 获取多通道图像总集；所述多通道图像总集包括多个飞拍图像集，每个飞拍图像集均包括在对应的灯源照射下，采集的待测目标在多个高度层的飞拍图像，其中，每个飞拍图像均附带有每个像素点在所在高度层的高度数据； 基于拉普拉斯金字塔融合方法，对每个所述飞拍图像集中所有飞拍图像进行融合，得到每个所述飞拍图像集对应的融合图像； 任选一个所述飞拍图像集，对选取的所述飞拍图像集中的所有高度数据进行优化，得到选取的所述飞拍图像集对应的目标高度图； 根据所述目标高度图和所有所述融合图像，得到目标融合结果； 当选取所述多通道图像总集中的第k个所述飞拍图像集，所述对选取的所述飞拍图像集中的所有高度数据进行优化，得到选取的所述飞拍图像集对应的目标高度图，包括： 对第k个所述飞拍图像集中的每个飞拍图像依次进行滤波处理和取绝对值处理，得到每个飞拍图像对应的源图像； 选取第j个飞拍图像对应的源图像，按照预设块采样尺寸对第j个源图像进行块采样，得到第j个飞拍图像对应的采样图像； 按照预设邻域尺寸，对第j个采样图像的每个像素分别进行邻域求和操作，并将每个像素经过邻域求和得到的结果分别填充到对应的每个像素点中，得到第j个采样图像对应的评价图像； 设所述预设邻域尺寸为2f+1个像素，f为正整数，则第j个评价图像中像素点x,y对应的像素值为： 其中，为第k个所述飞拍图像集中第j个评价图像的像素点x,y对应的像素值，为第j个采样图像的像素点x,y所在邻域中的像素点p,q对应的像素值； 遍历第k个所述飞拍图像集中的每个飞拍图像，按照同样的方法，得到第k个所述飞拍图像集中的每个飞拍图像对应的评价图像； 分别提取每个像素点在第k个所述飞拍图像集的所有评价图像中的像素值，组成每个像素点对应的评价数组；同时分别提取每个像素点在第k个所述飞拍图像集的所有飞拍图像中的高度数据，组成每个像素点对应的高度数组；所述评价数组中的数据与所述高度数组中的数据一一对应； 提取每个像素点对应的评价数组中的最大像素值和对应的高度数组中的最大高度数据，根据每个最大像素值分别判断对应的像素点是否为异常点； 当像素点x,y为正常点时，提取像素点x,y对应的评价数组中与最大像素值相邻的两个相邻像素值，并提取像素点x,y对应的高度数组中与两个相邻像素值对应的高度数据；根据提取的两个相邻像素值、两个相邻像素值对应的高度数据以及最大像素值和最大高度数据，计算得到第k个所述飞拍图像集在像素点x,y处的实际高度； 按照同样的方法，得到第k个所述飞拍图像集在每个正常点处的实际高度；并根据所有正常点以及所有正常点处的实际高度，得到第k个所述飞拍图像集对应的目标高度图。

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