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龙图腾网获悉天津大学合肥创新发展研究院申请的专利一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法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：CN119169234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411140037.4，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法是由孙美君;刘九寒;王征设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法，包括以下步骤：步骤1：构建多平面图像MPIs，1‑1：采用全卷积网络的Encoder‑Decoder结构从单张图像中生成单视图多平面图像MPIs；1‑2：深度层离散化；1‑3：推理过程，推理时，Encoder仅运行一次以提取特征；步骤2：提取水墨画风格特征，定义Is为提供风格的水墨画图像，Izi是深度为z的内容图像；2‑1：特征提取，2‑2：最近邻特征匹配NNFM损失，步骤3，视图合成。本发明能够更好地利用单视图多平面图像MPIs表达水墨画的分层结构，大大提升边缘笔触的效果和干净的留白效果，于此同时，通过采用单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移技术路线，大大提升水墨风格迁移效果，并实现水墨风格场景的新视角合成。

本发明授权一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单视图多平面图像引导的3D水墨风格迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建多平面图像MPIs； 1-1：采用全卷积网络的Encoder-Decoder结构从单张图像中生成单视图多平面图像MPIs，Encoder使用Resnet-50模型，输入为图像，输出为特征表示，Decoder设计类似于Monodepth2，输入为Encoder输出的特征和视差值，输出为不同深度下的图像，其中包含RGB值以及体积密度下的图像，为近平面，为远平面； 1-2：深度层离散化； 1-3：推理过程，推理时，Encoder仅运行一次以提取特征，而Decoder运行N次以生成图像的集合，每次对应深度z，生成整个MPIs； 步骤2：提取水墨画风格特征，定义为提供风格的水墨画图像，是深度为z的内容图像； 2-1：特征提取，运行VGG-19网络，从水墨画图像中提取水墨风格特征，运行N次VGG-19网络，从内容图像中提取N个内容特征，得到内容特征集合，令表示特征在像素位置处的特征向量； 2-2：最近邻特征匹配NNFM损失：使用NNFM损失将水墨画的风格笔触细节迁移到内容图像内，获取具有风格特征的内容图像； 步骤3，视图合成； 3-1：预测相机视锥的三维表达，定义具有风格特征的内容图像上的每个像素坐标点为，使用相机内参将2D像素坐标转换为3D点的坐标表达：； 3-2：可微分渲染，用可微分渲染技术将重建的相机视锥体渲染为新视图的图像； 3-3：渲染新视角图像，渲染一个相机旋转和平移的新视角图像。

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天津大学合肥创新发展研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市经济技术开发区清潭路和紫蓬路交口中德合作创新示范园37号楼；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”。

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