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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于深度学习的被动式非视域成像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：CN119155563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411284340.1，技术领域涉及：H04N23/95；该发明授权一种基于深度学习的被动式非视域成像方法及装置是由付星;王祎;柳强;肖乐平设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的被动式非视域成像方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的被动式非视域成像方法及装置，属于光学非视域成像技术领域。其中，所述方法包括：在被动式非视域成像场景中，利用相机采集由自发光物体投射的投影图像在中介墙面上产生的散射图像；将所述散射图像输入预设的成像神经网络，所述成像神经网络输出所述投影图像的成像结果；其中，所述成像神经网络由一对具有对称结构的编码器和解码器组成；所述编码器由依次连接的9层下采样单元组成，所述解码器由依次连接的9层上采样单元组成。本发明利用深度学习实现被动式非视域成像，对于成像场景无任何特殊限制，并可提高成像距离，从而大幅提升被动式非视域成像的泛用性。

本发明授权一种基于深度学习的被动式非视域成像方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的被动式非视域成像方法，其特征在于，包括： 在被动式非视域成像场景中，利用相机采集由自发光物体投射的投影图像在中介墙面上产生的散射图像； 将所述散射图像输入预设的成像神经网络，所述成像神经网络输出所述投影图像的成像结果；其中，所述成像神经网络由一对具有对称结构的编码器和解码器组成；所述编码器由依次连接的9层下采样单元组成，所述解码器由依次连接的9层上采样单元组成；所述成像神经网络初始输入大小为512×512的散射图像，经过第一下采样单元后输出大小为256×256、特征数为4的图像进入第二下采样单元；经过第二下采样单元后输出大小为128×128、特征数为4的图像进入第三下采样单元；经过第三下采样单元后输出大小为64×64、特征数为8的图像进入第四下采样单元；经过第四下采样单元后输出大小为32×32、特征数为16的图像进入第五下采样单元；经过第五下采样单元后输出大小为16×16、特征数为32的图像进入第六下采样单元；经过第六下采样单元后输出大小为8×8、特征数为32的图像进入第七下采样单元；经过第七下采样单元后输出大小为4×4、特征数为32的图像进入第八下采样单元；经过第八下采样单元后输出大小为2×2、特征数为32的图像进入第九下采样单元；经过第九下采样单元后输出大小为1×1、特征数为32的图像进入第一上采样单元；每层下采样单元中均包含LeakyRELU激活函数；每层上采样单元中均包含RELU激活函数。

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