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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量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：CN115249231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210031449.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法是由严利平;张济帆;陈本永设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法。计算机模拟生成随机全息干涉图转换为频谱图；迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图；搭建Unet卷积神经网络；频谱图为输入和频谱二值分割图为标签进行训练；采集待测物的全息干涉图转换为测试频谱图，通过相位信息确定物像频谱中心坐标；向训练好网络中输入测试频谱图输出频谱二值分割图，根据物像频谱中心坐标在测试频谱图中提取建立物像频谱区域二值分割掩模，对测试频谱图滤波获得物像频谱滤波图，重建待测物的三维形貌图。本发明方法兼具阈值迭代分割方法的优秀性能与神经网络的快速处理能力，有利于实现物体三维形貌的高质量快速重建。

本发明授权基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Unet卷积神经网络自适应空间滤波的物体三维形貌测量方法，其特征在于： 步骤一：通过计算机模拟生成多张随机全息干涉图，均转换为频谱图P0； 步骤二：对每张随机全息干涉图的频谱图P0做迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图P1； 所述步骤二中，阈值分割操作，具体为： 对频谱图P0做迭代阈值分割，将小于全局阈值T0的像素点的强度值更设为0，其余像素点的强度值改为1，其中，1表示为前景区域，0表示为背景区域；然后删除所有面积小于待删除临界面积S的前景区域； 步骤三：搭建综合有多尺度特征融合模块与瓶颈残差模块的Unet卷积神经网络； 步骤四：以频谱图P0为Unet卷积神经网络的输入，以频谱图P0对应的频谱二值分割图P1为学习标签，对Unet卷积神经网络进行训练； 步骤五：采集待测物的全息干涉图，然后转换为测试频谱图P01，通过测试频谱图P01的相位信息，确定物像频谱中心坐标x1,y1； 步骤六：向训练好的Unet卷积神经网络中输入测试频谱图P01，输出获得测试频谱图P01的频谱二值分割图P11，再根据物像频谱中心坐标x1,y1，在测试频谱图P01的频谱二值分割图P11的前景区域中搜索并单独提取建立物像频谱区域二值分割掩模P2； 步骤七：以物像频谱区域二值分割掩模P2为滤波窗口对测试频谱图P01做频谱空间滤波，获得物像频谱滤波图P3，最后通过相位解包裹和畸变补偿操作重建出待测物的三维形貌图。

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