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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利深度图像的压缩方法、深度图像的压缩设备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：CN114359420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111516459.3，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权深度图像的压缩方法、深度图像的压缩设备和存储介质是由高伟;伍宇阳;李革设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度图像的压缩方法、深度图像的压缩设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度图像的压缩方法、深度图像的压缩设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：根据待压缩的深度图数据确定高位深度图或者低位深度图；将所述高位深度图或者所述低位深度图输入有损压缩网络，得到有损重建深度图；根据所述有损重建深度图确定估计伪残差；将所述有损重建深度图输入有损深度预处理网络，得到第一输出特征，以及将所述估计伪残差输入伪残差预处理网络，得到第二输出特征；融合所述第一输出特征和所述第二输出特征，得到融合特征；根据所述融合特征确定编码数据，并基于所述编码数据对所述深度图数据进行无损压缩编码。本发明旨在达成提高压缩效率的效果。

本发明授权深度图像的压缩方法、深度图像的压缩设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度图像的压缩方法，其特征在于，所述深度图像的压缩方法包括以下步骤：根据待压缩的深度图数据确定高位深度图或者低位深度图；将所述高位深度图或者所述低位深度图输入有损压缩网络，得到有损重建深度图；根据所述有损重建深度图确定估计伪残差；将所述有损重建深度图输入有损深度预处理网络，得到第一输出特征，以及将所述估计伪残差输入伪残差预处理网络，得到第二输出特征；融合所述第一输出特征和所述第二输出特征，得到融合特征；根据输入所述有损压缩网络的所述高位深度图或者所述低位深度图以及所述有损重建深度图确定真实残差；根据所述融合特征确定编码数据，并基于所述编码数据对所述深度图数据进行无损压缩编码，其中包括，将所述融合特征以及所述真实残差输入基于混合拉普拉斯混合分布的深度熵编码网络，得到所述编码数据，基于所述编码数据对所述深度图数据进行无损压缩编码。

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北京大学深圳研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城北大校区；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”。