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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于自回归模型的深度图增强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：CN114519682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210040794.9，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权一种基于自回归模型的深度图增强方法是由杨洋;于红蓓;赵岩;曾兰玲;王新宇设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自回归模型的深度图增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自回归模型的深度图增强方法。给定用户输入的图像以及参数，该方法首先根据深度图像得出对应的置信度，之后对深度图做纠正和上采样操作。针对深度图纠正，给予不可信的边缘区域较低的置信度，给予可信的平坦区域较高的置信度。针对深度图上采样，首先将低分辨率的深度图插值得到高分辨率的深度图，给予不可信的插值深度值较低的置信度，给予可信的原始深度值较高的置信度；最后将要处理的图像以及得到的置信度和相应的参考图像输入到我们的模型中并对模型进行求解就达到了深度图增强的目标。实验结果表明，本文方法在保证了处理速度的同时，能够克服伪影、保边平滑，取得了较好的深度图增强效果。

本发明授权一种基于自回归模型的深度图增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自回归模型的深度图增强方法，其特征在于，包括：S1，设置矩阵网格参数，包括亮度带宽σl、彩色带宽σu,v、空间带宽σx,y以及平滑参数λ，选择待增强的深度图像，并建立深度图像的目标函数；S2，求解深度图像的目标函数，对深度图像进行增强，得到处理后的深度图；所述S1中，建立待增强深度图像的目标函数如下： 其中，I是输入要处理的深度图预设处的实际深度值，λ是一个可调节的平滑参数，是双边仿射矩阵，O是需要增强的深度值，i,j代表像素在图像中的位置，C是该处深度值的置信度，分为深度图纠正和深度图上采样两种情况；若为深度图纠正，该处为边缘区域时，可信度较低，该处为平滑区域时，可信度较高，其置信度求解公式为 其中，I为需要纠正的深度图像，G为彩色引导图像，σc为置信度平滑参数，其设置为0.125；简化的双边仿射矩阵的解法如下：定义双边仿射矩阵： 其中表示像素i的空间位置，分别代表像素i的l、u、v通道的值，σx,y，σl，σu,v指的是三个可调节的参数，从双边仿射矩阵的定义式可以看出像素i和像素j之间距离越近，颜色越接近，对应的双边仿射矩阵的值Ai,j就越大；将双边仿射矩阵近似处理：A≈STBSST、B、S分别代表Splat、Blur、Slice过程，具体如下：Splat：将每个像素值xi投射到最接近pi的顶点上；Blur：对双边空间的顶点值执行平滑操作；Slice：从最接近pi的顶点的模糊值来插值新的像素值；因此，在目标函数中使用的由下式定义： 其中Dm、Dn是对角矩阵；根据简化的双边仿射矩阵化简目标函数，具体方法如下：将双边仿射矩阵的近似形式替换目标函数公式中的然后对Oi求偏导，并设其为0，则进一步化简化步骤S1中所述的目标函数为： 将上式写作矩阵形式： 整理上式为： 然后令O＝STY，得出： 在上式两边同乘S,得到下式： 其中，SST＝Dm,SdiagCST＝diagSC,diagCI＝C⊙I，因此上式等价于： 最后只需要对求解出来的Y进行一步Slice操作，就可以得到所要求解的深度值；Slice操作是指，将求解出的Y矩阵乘以S矩阵的转置，计算表达式如下：O＝STY。

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