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龙图腾网恭喜中山大学·深圳;中山大学;中国人民解放军国防科技大学申请的专利稀疏深度图的深度补全方法、计算机装置和存储介质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：CN114445475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210074048.1，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权稀疏深度图的深度补全方法、计算机装置和存储介质是由郭裕兰;杜沛峰;胡俊设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏深度图的深度补全方法、计算机装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏深度图的深度补全方法、计算机装置和存储介质，深度补全方法中对对神经网络进行训练的过程包括获取彩色图像和深度图真值，对深度图真值进行等距采样获得稀疏深度图，从彩色图像和稀疏深度图提取得到多尺度特征图，对多尺度特征图回归得到初始深度图，计算像素相关性，对初始深度图进行多次迭代滤波获得稠密深度图，对稠密深度图执行多轮迭代处理过程以训练图像一致性优化模块等步骤。本发明对神经网络进行训练，可以改善图像一致性优化模块对稠密深度图的边界处像素深度的预测效果，使得图像一致性优化模块具有根据稠密深度图预测其像素点深度的能力，从使得神经网络具有深度补全的能力。本发明广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权稀疏深度图的深度补全方法、计算机装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种稀疏深度图的深度补全方法，其特征在于，所述稀疏深度图的深度补全方法包括：对神经网络进行训练；所述神经网络包括第一编码网络、第一解码网络、像素相关性计算模块、像素相关性优化模块和图像一致性优化模块；获取待处理图像；使用经过训练的所述神经网络，对所述待处理图像进行深度补全；所述对神经网络进行训练，包括：获取彩色图像；获取所述彩色图像对应的深度图真值；对所述深度图真值进行等距采样，获得稀疏深度图；所述第一编码网络从所述彩色图像和所述稀疏深度图提取得到多尺度特征图；所述多尺度特征图包括多个不同尺度的特征信息；所述第一解码网络对所述多尺度特征图回归得到初始深度图；所述像素相关性计算模块根据所述多尺度特征图计算像素相关性；所述像素相关性表示所述彩色图像中各像素与相邻像素之间的相关程度；所述像素相关性优化模块对所述初始深度图进行多次迭代滤波，获得稠密深度图；所述图像一致性优化模块执行多轮迭代处理过程；在一轮迭代处理过程中，根据目标深度图与所述彩色图像，确定本轮所述迭代处理过程的残差图，根据所述目标深度图和所述残差图，确定本轮所述迭代处理过程的处理结果，根据本轮所述迭代处理过程的处理结果和所述目标深度图确定损失函数值，根据所述损失函数值调整所述图像一致性优化模块、所述第一编码网络、所述第一解码网络和所述像素相关性计算模块的参数或结束训练过程；其中，当本轮所述迭代处理过程为第一轮迭代处理过程，所述目标深度图为所述稠密深度图，当本轮所述迭代处理过程不是第一轮迭代处理过程，所述目标深度图为上一轮迭代处理过程的处理结果。

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中山大学·深圳;中山大学;中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明新区光明街道华夏路和润家园3栋501；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”。