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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法及系统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：CN114494096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210129925.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法及系统是由冯奇斌;苏凯;张新;吕国强;王梓设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法及系统，双层液晶屏分别为靠近观众的前液晶屏和靠近背光模块的后液晶屏，包括：构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型用于对输入图像进行处理获取第一图像和第二图像，并将第二图像发送到后液晶屏，其中，第一图像用于被发送到前液晶屏；通过第一图像，将第二图像进行图像重建，图像重建用于改善双屏液晶显示的伪影问题，并提高图像显示质量；将重建后第二图像，发送后液晶屏；本发明对双层屏的伪影现象和图像质量都有较大优化效果，与基于视点补偿的图像分割算法相比，计算速度也有了较大提升。

本发明授权一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于双层液晶屏显示的图像分割方法，双层液晶屏分别为靠近观众的前液晶屏和靠近背光模块的后液晶屏，其特征在于，包括以下步骤： 构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型用于对输入图像进行处理获取第一图像和第二图像，并将所述第二图像发送到所述后液晶屏，其中，所述第一图像用于被发送到所述前液晶屏； 通过所述第一图像，将所述第二图像进行图像重建，所述图像重建用于改善双屏液晶显示的伪影问题，并提高图像显示质量； 将重建后所述第二图像，发送所述后液晶屏； 在构建卷积神经网络模型的过程中，根据所述输入图像，构建用于训练所述卷积神经网络模型的训练数据集，其中，所述训练数据集的图像均为尺寸相同的具有竖向线条的图像； 在构建训练数据集的过程中，将所述训练数据集的每张图像分为3个通道，每张图像包含10个块，其中，在测试前，将所述训练数据集的图像顺序打乱6次； 在构建卷积神经网络模型的过程中，所述卷积神经网络模型包括输入层，卷积层和输出层，其中，所述卷积神经网络模型由8个顺序堆叠的二维卷积组成； 所述输入层包括5个3*3的卷积核； 所述卷积层包括64个3*3的卷积核，其中，所述卷积层为Conv卷积层； 所述输出层包括2个64个3*3的卷积核； 在构建卷积神经网络模型的过程中，所述卷积神经网络模型的各层之间为全连接，其中，所述全连接用于表示所述卷积神经网络模型的上一层的特征映射，作为当前层的输入，所述当前层的特征映射为下一层的输入； 在将所述第二图像进行图像重建的过程中，将所述第一图像和所述第二图像的像素值灰度归一化后错位相乘，获取重建图像，其中，所述错位相乘进行五次，所述第一图像不动，所述第二图像在第一次到第五次中的前两次位于所述第一图像的左边，第三次正对所述第一图像，第四次和第五次位于所述第一图像的右边，每次位移的距离相等。

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