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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪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：CN116309095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211547453.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪方法是由张越一;常文杰;熊志伟设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪方法，包括：1利用RGB‑D相机获得测量场景多个视角下的成像结果，2计算成像结果中每个像素点对应的相机光线，并在相机光线上采样3D坐标，3通过神经网络预测每个坐标点的密度值，辐射值，红外强度值和法线方向，4通过神经网络的预测结果渲染得到每条相机光线在多径干扰下的成像结果，5将渲染的成像结果与采集的成像结果构建损失函数训练网络，6利用训练好的网络生成去除多径干扰影响的深度测量数据。本发明通过多视角的成像结果联合RGB图片去除的ToF成像过程中由于多径干扰造成的噪声，从而获得更准确的深度测量数据并克服了需要大量真实深度数据作为监督的弊端。

本发明授权一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种联合RGB图片的多视角ToF深度测量去噪方法，其特征是按如下步骤进行： 步骤1、利用标定对齐后的RGB-D成像系统获得组的RGB图和ToF相位测量图，其中，表示第n张RGB图，表示第n张ToF相位测量图； 将第n张RGB图中第列第行的像素点记为；其中，表示第n张RGB图中第列第行的像素点的值，表示第n张RGB图中第列第行的像素点的值，表示第n张RGB图中第列第行的像素点的值； 将第n张ToF相位测量图中第列第行的像素点记为=；其中，表示第n张ToF相位测量图中第列第行的像素点的正弦测量分量，表示第n张ToF相位测量图中第列第行的像素点的余弦测量分量； 步骤2、以第组图的相机光心作为原点，将原点指向第列第行的像素点的方向记为，从而利用式1得到从原点经过像素点的一条射线作为相机光线： 1 式1中，表示射线上的任意一点与原点之间的距离；并有： 2 3 式2和式3中，表示相机内参；表示第组图的相机位姿下的旋转矩阵；表示第组图的相机位姿下的平移向量，； 步骤3、利用分层抽样法从射线上采样个位置点： 步骤3.1、设置采样区间为，并将均匀分为个区间块；其中，表示采样点与原点的最近距离，表示采样点与原点的最远距离； 步骤3.2、从第a个块区间中随机采样一个样本，其中，代表当前采样位置点与原点之间的距离，并有： 4 式2中，表示服从；表示均匀分布； 步骤3.3、将样本代入式1中得到第a个3D坐标点； 步骤3.4、按照步骤3.2-步骤3.3的过程得到个区间的各个3D坐标点并构成3D坐标点集合； 步骤4、构建多层感知机网络，并且每一层采用ReLU作为激活函数；并将第a个3D坐标点输入多层感知机网络，从而利用式5和式6分别得到第a个3D坐标点对应的密度值，辐射值，红外强度值以及法线方向： 5 6 式5和式6中，表示梯度； 步骤5、利用式7、式8、式9和式10分别计算相机光线对应的RGB值、ToF强度值、相机光线穿过平面的交点与原点的距离、相机光线在平面交点处的平面法向量： 7 8 9 10 式7、式8、式9和式10中，表示第a个3D坐标点的辐射值，表示第a个3D坐标点的红外强度值，表示第a个3D坐标点与原点的距离，表示第a个3D坐标点的法向量值，表示第a个3D坐标点的权重，并有： 11 式11中，表示第1个3D坐标点与第a个3D坐标点之间的透明度，并由式12得到，表示第a+1个3D坐标点与第a个3D坐标点之间的距离，并由式13得到； 12 13 式13中，表示第a+1个3D坐标点与原点的距离； 步骤6、利用式14-式16构建相机光线在平面交点处的反射光线： 14 15 16 式14-式16中，表示向量夹角余弦值算子；表示反射射线的原点，表示反射射线的方向； 步骤7、利用式7-式9得到反射光线对应的RGB值，与相交平面的交点的距离为和红外强度值；从而利用式17计算多径反射的路径： 17 步骤8、利用式18和式19分别得到在多径干扰设定下的第n张RGB图中第列第行的像素点处的RGB测量值和第n张ToF相位测量图ToF中第列第行的像素点处的相位测量值： 18 19 式19中，为ToF相机红外光调制的波长； 步骤9、利用构建式20构建多层感知机网络中第组图的损失函数： 20 步骤10、基于组的RGB图和ToF相位测量图，利用梯度下降法对所述多层感知机网络进行训练，并计算损失函数以更新网络参数，直到损失函数收敛为止，从而得到训练后的多层感知机网络，用于计算任意一条相机光线去噪后的深度测量结果。

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