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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于ToF成像模型的透明材质分类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：CN116597289B 。

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：202310415445.5，技术领域涉及：G06V10/88；该发明授权基于ToF成像模型的透明材质分类方法是由稂时楠;陈方宜;蔡轶珩设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ToF成像模型的透明材质分类方法在说明书摘要公布了：基于ToF成像模型的透明材质分类方法属于图像处理领域，包括：折射率提取模块、反射率和透射率提取模块和分类器选择与训练模块，其特征在于，基于脉冲型ToF成像模型提出了透明材质分类方法，建立适用于所有透明度水平的透明材质的距离模型，提取了折射率、反射率、透射率特征作为透明材质分类的特征，最后根据以上透明材质数据具有非线性和离散化的特点选择最优分类器，实现透明材质分类，满足透明材质分类的高精确性，使其能够分类所有透明度的材质。

本发明授权基于ToF成像模型的透明材质分类方法在权利要求书中公布了：1.基于脉冲型ToF成像模型的透明材质分类方法，其特征在于包括以下步骤： 数据获取阶段： 1利用脉冲型ToF深度相机获取待分类的透明材质深度图像和待分类的透明材质光强图像，每张图像都对应一个测量角度，每次的测量角度的所有取值称为测量角度的数量B； 2利用脉冲型ToF深度相机获取背景深度图像和背景光强图像； 3利用脉冲型ToF深度相机获取不透明前景深度图像，每个测量角度对应一个前景深度图像； 物质材质分类阶段： 4将步骤1、2、3的深度图像和光强图像输入透明材质分类特征提取模块，得到特征向量，具体包括三个步骤：首先从透明材质的深度图像和背景的深度图像中提取材质的折射率，通过匹配透明材质的采集像素光强与背景像素光强来还原折射导致的光路位移，从而恢复折射率；然后，根据脉冲型ToF相机的成像模型和光脉冲与透明材质、背景相互作用的关系，计算反射率和透射率；最后，将折射率、B个角度的透射率和B个角度的反射率组成透明材质特征向量； 5将特征向量[n，rθ1，...，rθB，trw，θ1，...，trw，θB]输入分类器训练，完成透明材质分类，其中，n为折射率，rθi为入射角为θi的透明材质表面按原光路反射的反射率，trw，θi是入射角为θi、材质厚度为w时光子穿透两次的材质透射率，i介于1-B之间。

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