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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利深度图增强方法及装置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：CN114820344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210295510.0，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权深度图增强方法及装置是由高跃;徐阳;别林设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度图增强方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度图增强方法及装置，其中，方法包括：从原始视觉数据中获取初始深度图，对初始深度图进行交替卷积与反卷积模块的多尺度特征提取，并得到特征视图，并进行尺度压缩和卷积，依次得到两阶段的特征向量；对初始深度图进行空间变换和特征提取，得到深度图特征，并基于两阶段的特征向量对深度图特征进行强化，并恢复深度结构，生成特征图，进而通过多层感知机映射得到最终深度图。由此，解决了相关技术中由于目标物体需满足某种特定的几何对称性，再进行特征提取和预测，导致在深度采集的过程中，难以使用通用的增强模型进行几何特征的补全和稠密化，使得采集中存在信息残缺以及精度低下的情况的技术问题。

本发明授权深度图增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度图增强方法，其特征在于，包括以下步骤：从原始视觉数据中获取初始深度图；对所述初始深度图进行交替卷积与反卷积模块的多尺度特征提取，并由所述反卷积模块进行逐步恢复，得到以深度图三维坐标作为三通道的特征视图；对所述特征视图进行尺度压缩和卷积，依次得到两阶段的特征向量；对所述初始深度图进行空间变换和特征提取，得到深度图特征，并基于所述两阶段的特征向量对所述深度图特征进行强化，并恢复深度结构，生成第一三通道特征图；以及由所述两阶段的特征向量进行多层感知机映射得到第二三通道特征图，并融合所述第一三通道特征图和所述第二三通道特征图，将第一三通道特征图和第二三通道特征图进行融合后再经过多层感知机映射得到最终深度图；所述从原始视觉数据中获取初始深度图，包括：由所述原始视觉数据得到满足预设条件的低质量深度图；对所述低质量深度图和红外深度图原始数据进行预处理和特征提取，生成所述初始深度图；所述对所述初始深度图进行空间变换和特征提取，得到深度图特征，并基于所述两阶段的特征向量对所述深度图特征进行强化，并恢复深度结构，生成第一三通道特征图，包括：对所述初始深度图进行空间三维变换，得到三维变换后的深度；基于所述三维变换后的深度提取第一特征，并将所述第一特征与所述特征视图的视图特征向量融合，得到第一阶段融合特征；基于所述第一阶段融合特征提取第二特征，并将所述第二特征与所述视图特征向量融合，得到第二阶段融合特征；由所述第二阶段融合特征多层感知机映射得到所述第一三通道特征图。

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