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龙图腾网恭喜深圳市光鉴科技有限公司申请的专利空间神经网络深度补全方法、系统、设备及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：CN114693757B 。

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：202011603338.8，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权空间神经网络深度补全方法、系统、设备及存储介质是由邵小飞;孙淼;朱力;吕方璐;汪博设计研发完成，并于2020-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间神经网络深度补全方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应扩散核的空间神经网络深度补全方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤：获取RGB图像和稀疏深度散斑图像，RGB图像和稀疏深度散斑图像分别通过RGB相机、深度相机采集；获取预训练的深度补全模型，深度补全模型包括U型网络模型和扩散网络模型，扩散网络模型包括预设置的多种扩散图案；通过U型网络模型对输入述RGB图像和稀疏深度散斑图像生成稀疏深度散斑图像中每一像素对应的相邻像素相似矩阵，通过扩散网络模型对稀疏深度散斑图像每一像素根据相邻像素相似矩阵选择对应的扩散图案进行深度补全生成稠密深度散斑图像。本发明不仅能够显著的提高深度补全的精度，而且在深度补全时显著提高了计算速度。

本发明授权空间神经网络深度补全方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应扩散核的空间神经网络深度补全方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取RGB图像和稀疏深度散斑图像，所述RGB图像和所述稀疏深度散斑图像分别通过RGB相机、深度相机采集；步骤S2：获取预训练的深度补全模型，所述深度补全模型包括U型网络模型和扩散网络模型，所述扩散网络模型包括预设置的多种扩散图案；步骤S3：通过所述U型网络模型对输入的所述RGB图像和所述稀疏深度散斑图像生成所述稀疏深度散斑图像中每一像素对应的相邻像素相似矩阵，通过所述扩散网络模型对所述稀疏深度散斑图像每一像素根据所述相邻像素相似矩阵选择对应的扩散图案进行深度补全生成稠密深度散斑图像；所述步骤S3包括如下步骤：步骤S301：所述U型网络模型根据输入的所述RGB图像和所述稀疏深度散斑图像生成所述稀疏深度散斑图像中每一像素对应的相邻像素相似矩阵；步骤S302：根据每一像素对应的所述相邻像素相似矩阵在预设置的所述多种扩散图案选择对应的扩散图案；步骤S303：对每一像素根据对应的所述扩散图案计算位于中心的该像素的深度值，即实现该像素的深度补全；在根据所述扩散图案进行深度值计算时，根据所述扩散图案中每一像素格对应深度值进行加权平均生成位于中心像素的像素值；步骤S304：重复执行步骤S302至步骤S303，生成稠密深度散斑图像；所述步骤S301包括如下步骤：步骤S3011：遍历每一像素与周边八邻域的像素的相似值，当一像素与周边八邻域至少存在两个相似像素时，生成3×3的相邻像素相似矩阵，否则执行步骤S3012，所述相似值通过两个像素之间像素值的差值确定；所述相似像素是指与中心像素点的深度值的差值在10％以内的像素点；步骤S3012：遍历以每一像素为中心的5×5像素矩阵中每一像素寻找相似像素，当至少存在八个相似像素时，生成5×5的相邻像素相似矩阵，否则执行步骤S3013；步骤S3013：遍历以每一像素为中心的7×7像素矩阵中每一像素寻找相似像素，当至少存在10个相似像素时，生成7×7的相邻像素相似矩阵，将该像素作为噪声点去除。

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