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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利图像处理方法、装置和电子设备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：CN115526986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211145713.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权图像处理方法、装置和电子设备是由么琳;王宇航;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像处理方法、装置和电子设备，包括：第一任务和第二任务；第一任务包括：将多个投影图像输入机器学习模型，输出多个投影图像分别对应的多个预测投影图像；调整编码器和解码器的参数；第二任务包括：将第三类投影参数输入机器学习模型，输出第三类投影参数对应的第三类预测投影参数；调整编码器和或解码器的参数；交替或同时执行第一任务和第二任务，得到最终的机器学习模型；基于最终的机器学习模型将二维图像转化为三维模型或者新视角下的二维图像。实现了基于机器学习利用实空间进行端对端的高质量图像三维重构，对大批量的电镜数据做到更高效的三维重构，在低计算资源、低数据量的情况下也可以达到很好的三维重构效果。

本发明授权图像处理方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于机器学习模型，所述机器学习模型包括编码器和解码器；所述方法包括第一任务和第二任务； 所述第一任务包括：将多个投影图像输入所述机器学习模型，输出多个所述投影图像分别对应的多个预测投影图像；基于多个所述投影图像和多个所述预测投影图像调整所述编码器和所述解码器的参数； 所述第二任务包括：将第三类投影参数输入所述机器学习模型，输出所述第三类投影参数对应的第三类预测投影参数；基于所述第三类投影参数和所述第三类预测投影参数调整所述编码器和或所述解码器的参数；其中，第三类投影参数和第三类预测投影参数均包括投影图像的投影角度和投影平移； 交替或同时执行所述第一任务和所述第二任务，得到最终的机器学习模型； 基于最终的所述机器学习模型将二维图像转化为三维模型或者新视角下的二维图像； 其中，将多个投影图像输入所述机器学习模型，输出多个所述投影图像分别对应的多个预测投影图像的步骤，包括： 获取至少一个第一类投影图像和至少一个第二类投影图像；其中，所述第一类投影图像表征来自实验或非实验手段获得的投影图；第二类投影图像包括对所述第一类投影图像进行二维图像变换处理后生成的图像； 将所述第一类投影图像和所述第二类投影图像输入所述编码器中，输出对应所述第一类投影图像的第一类投影参数和对应所述第二类投影图像的第二类投影参数；所述第一类投影参数和所述第二类投影参数均包括投影图像的投影角度和投影平移； 将所述第一类投影参数和所述第二类投影参数输入所述解码器中，输出所述第一类投影参数对应的第一类预测投影图像和所述第二类投影参数对应的第二类预测投影图像； 基于多个所述投影图像和多个所述预测投影图像调整所述编码器和所述解码器的参数的步骤，包括： 基于所述第一类投影图像、所述第二类投影图像、所述第一类预测投影图像和所述第二类预测投影图像确定第一损失值； 基于所述第一损失值调整所述编码器和所述解码器的参数； 所述第三类投影参数包括基于随机数生成器生成的电镜投影参数； 将第三类投影参数输入所述机器学习模型，输出所述第三类投影参数对应的第三类预测投影参数的步骤，包括： 生成第三类投影参数； 将所述第三类投影参数输入所述解码器，输出与第三类投影参数对应的第三类投影图像； 为所述第三类投影图像添加图像噪音； 将添加所述图像噪音后的所述第三类投影图像输入所述编码器，输出与第三类投影图像对应的第三类预测投影参数； 基于所述第三类投影参数和所述第三类预测投影参数调整所述编码器和或所述解码器的参数的步骤，包括： 基于所述第三类投影参数和所述第三类预测投影参数确定第二损失值； 基于所述第二损失值调整所述编码器和或所述解码器的参数。

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