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龙图腾网获悉嘉兴超维信息技术有限公司申请的专利一种计算物体表面粗糙度贴图的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：CN112700527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202011598060.X，技术领域涉及：G06T15/04；该发明授权一种计算物体表面粗糙度贴图的方法是由卜弘毅;黄硕;顾耕;王薇;许琦;张宁豪设计研发完成，并于2020-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算物体表面粗糙度贴图的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计算物体表面粗糙度贴图的方法，包括步骤S1：获取物体的梯度偏振光图像；步骤S2：进行镜面反射光分离，以得到镜面反射亮度图像；步骤S3：计算物体的法线贴图；步骤S4：基于法线贴图得到物体的纵深投影图像；步骤S5：基于镜面反射亮度图像和纵深投影图像，计算物体表面粗糙度贴图。本发明公开的一种计算物体表面粗糙度贴图的方法，利用物体的镜面反射光图像和表面法线来计算物体的粗糙度，获取物体表面粗糙度贴图，主要用于计算机图形学中基于物理的渲染，增强物体三维重建的细节表达，提高三维模型的渲染真实度，应用于AR\VR、游戏、动画、电影等行业。

本发明授权一种计算物体表面粗糙度贴图的方法在权利要求书中公布了：1.一种计算物体表面粗糙度贴图的方法，用于计算物体的表面粗糙度贴图，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取物体的梯度偏振光图像；步骤S1具体实施为以下步骤：步骤S1.1：被拍摄的物体放置于灯光球照明装置的中心点，并且灯光球照明装置的四周设有照明灯，以中心点为原点建立空间坐标系，坐标轴为X、Y和Z轴；步骤S1.1具体实施为以下步骤：步骤S1.1.1：在空间坐标系中，设定物体的正前方为Z轴正方向；步骤S1.1.2：设定物体的正上方为Y轴正方向；步骤S1.1.3：设定物体的正右方为X轴正方向；步骤S1.2：获得第一组物体的梯度偏振光的数据，以形成第一数据；步骤S1.2具体实施为以下步骤：步骤S1.2.1：打开X轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿X轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得+X轴平行方向数据；打开X轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿X轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得-X轴平行方向数据；步骤S1.2.2：将获得的+X轴平行方向数据减去-X轴平行方向数据，以获得X轴平行方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.2.3：打开X轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿X轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得+X轴垂直方向数据；打开X轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿X轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得-X轴垂直方向数据；步骤S1.2.4：将获得的+X轴垂直方向数据减去-X轴垂直方向数据，以获得X轴垂直方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.2.5：将获得的X轴平行方向梯度偏振光图像数据和X轴垂直方向梯度偏振光图像数据作为第一数据；步骤S1.3：获得第二组物体的梯度偏振光的数据，以形成第二数据；步骤S1.3具体实施为以下步骤：步骤S1.3.1：打开Y轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Y轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得+Y轴平行方向数据；打开Y轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Y轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得-Y轴平行方向数据；步骤S1.3.2：将获得的+Y轴平行方向数据减去-Y轴平行方向数据，以获得Y轴平行方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.3.3：打开Y轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Y轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得+Y轴垂直方向数据；打开Y轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Y轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得-Y轴垂直方向数据；步骤S1.3.4：将获得的+Y轴垂直方向数据减去-Y轴垂直方向数据，以获得Y轴垂直方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.3.5：将获得的Y轴平行方向梯度偏振光图像数据和Y轴垂直方向梯度偏振光图像数据作为第二数据；步骤S1.4：获得第三组物体的梯度偏振光的数据，以形成第三数据；步骤S1.4具体实施为以下步骤：步骤S1.4.1：打开Z轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Z轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得+Z轴平行方向数据；打开Z轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Z轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向平行，并且拍摄图片，以获得-Z轴平行方向数据；步骤S1.4.2：将获得的+Z轴平行方向数据减去-Z轴平行方向数据，以获得Z轴平行方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.4.3：打开Z轴正方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Z轴负方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得+Z轴垂直方向数据；打开Z轴负方向一侧的照明灯组，并且调节照明灯组的光源的亮度，使得光源的亮度沿Z轴正方向由强变弱，在物体的表面形成梯度渐变光，在该照明灯组和相机镜头的前方放置偏振片，并且使得灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏振方向垂直，并且拍摄图片，以获得-Z轴垂直方向数据；步骤S1.4.4：将获得的+Z轴垂直方向数据减去-Z轴垂直方向数据，以获得Z轴垂直方向梯度偏振光图像数据；步骤S1.4.5：将获得的Z轴平行方向梯度偏振光图像数据和Z轴垂直方向梯度偏振光图像数据作为第三数据；步骤S1.5：将三组不同的第一数据、第二数据和第三数据进行标记并且获取物体在全亮照明灯组下的全亮灯偏振数据，以获得物体的梯度偏振光图像；步骤S2：进行镜面反射光分离，以得到镜面反射亮度图像；步骤S2具体实施为以下步骤：步骤S2.1：当灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏正方向平行时，相机镜头的入射光为包括透过的漫反射光ID和镜面反射光IS；步骤S2.2：当灯光偏振方向和相机镜头入射光的偏正方向垂直时，相机镜头的入射光为步骤S2.3：根据公式IS＝I2-I1，分离出镜面反射光IS；步骤S2.4：根据步骤S2.1-步骤S2.3，将第一数据中的X轴平行方向梯度偏振光图像数据减去X轴垂直方向梯度偏振光图像数据，以获得X轴方向的镜面反射光梯度图像；将第二数据中的Y轴平行方向梯度偏振光图像数据减去Y轴垂直方向梯度偏振光图像数据，以获得Y轴方向的镜面反射光梯度图像；将第三数据中的Z轴平行方向梯度偏振光图像数据减去Z轴垂直方向梯度偏振光图像数据，以获得Z轴方向的镜面反射光梯度图像；获取物体在全亮照明灯组下的镜面反射光梯度图像；步骤S2.5：将步骤S2.4中获取的物体在全亮照明灯组下的镜面反射光梯度图像中的RGB三通道图像转化到HSL空间，提取L通道图像，即为镜面反射亮度图像，记为Mapspecular；步骤S3：计算物体的法线贴图；步骤S3具体实施为以下步骤：步骤S3.1：通过步骤S2.4获得的X轴、Y轴和Z轴的镜面反射光梯度图像以及漫反射图像进行计算法线贴图；步骤S3.2：在漫反射时，物体的表面为朗伯体，相机镜头处反射光的强弱与反射光的方向无关，只和入射光和法线的夹角相关，固定入射光方向，利用反射光图像求解漫反射法线方向，以获得漫反射法线贴图；步骤S3.3：在镜面反射时，利用双向反射定律求解镜面反射法线贴图，以获得镜面反射法线贴图；步骤S3.4：将镜面反射法线贴图和漫反射法线贴图进行融合，以得到物体的法线贴图；步骤S4：基于法线贴图得到物体的纵深投影图像；步骤S4具体实施为以下步骤：步骤S4.1：将法线贴图的RGB三个通道进行分离，以提取B通道的单波段图像，即法线在空间坐标系中Z轴的投影；步骤S4.2：将B通道图像进行取反，得到纵深投影图像，记为Nmapz′＝255-Nmapz，Nmapz代表Z轴的法线投影图像，Nmapz′代表纵深投影图像；步骤S5：基于镜面反射亮度图像和纵深投影图像，计算物体表面粗糙度贴图；步骤S5具体实施为以下步骤：步骤S5.1：将镜面反射亮度图像进行取反，并且和纵深投影图像按比例进行融合，公式为：MAProughness＝k1×NmapZ′+k2×255-MAPspecular，k1和k2代表融合系数，MAProughness表示粗糙度图像。

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