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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取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：CN115170832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210874829.9，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取方法是由王映辉;梁炎兴设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取方法，属于图像处理技术领域。本发明在自然可见光场景下，通过拍摄弱纹理表面、灰度调整、K‑Prototypes聚类自适应网格划分、Gabor核提取高频细节特征等步骤，获得弱纹理表面微几何凹凸特征，解决了现有方法对弱纹理表面区域无法提取自身固有特征或提取精度低的问题，达到了对弱纹理表面的微观结构的特征识别和特征提取的目的，可应用于物体识别、VR、AR、表面探伤、医学诊断等重要领域。

本发明授权一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光单图像的弱纹理表面微结构特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：在无强光照射的自然光环境中，使用拍摄装置对弱纹理表面进行图像拍摄，获得原始图像，所述拍摄装置的镜头与所述弱纹理表面垂直；步骤2：读取所述原始图像中携带的相机传感器EXIF信息，根据图像像素值和物体表面辐照度、相机传感器曝光时间之间的关系，分别求解RGB三个通道的相机响应曲线；步骤3：通过镜头焦距计算得到被拍摄弱纹理表面距离镜头中心的距离；步骤4：对所述原始图像进行灰度调整，将灰度调整到预设范围内，获得正确曝光的图像；步骤5：根据所述正确曝光的图像的灰度进行K-Prototypes聚类自适应网格划分，并对每个网格提取Gabor特征，求解每个网格的表面粗糙度；步骤6：根据基尔霍夫方程的Gabor核形式求解每个网格的表面法向量；步骤7：构建每个网格的特征描述子，作为一个特征点的特征向量，所有特征点的集合构成所述正确曝光的图像的表面凹凸特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。