买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全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：CN116012430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211064275.2，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法及系统是由杨勐;任东冉;郑南宁设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种弱对齐RGB‑D图像引导的深度图补全方法及系统，对弱对齐RGB‑D图像进行不一致像素点检测，使用神经网络技术将弱对齐RGB‑D图像划分为平坦区域和深度结构区域，选取表面法线特征约束平坦区域的深度值平滑度；选取高斯权重特征约束深度结构区域结构信息的准确度，采用核函数调整高斯权重大小；结合马尔科夫随机场优化模型，定义深度补全为全局优化模型，使用数据约束项、法线约束项和高斯权重约束项构建全局优化模型的成本函数，通过迭代求解输出高质量的补全深度图。本发明不仅能够在弱对齐RGB‑D图像的引导下对数据严重缺失的原始深度图进行补全，并能够保证补全深度图的结构准确度和平滑度。

本发明授权一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入成对的弱对齐RGB-D图像，通过基于高斯核的边界不一致检测技术对弱对齐RGB-D图像中深度图的错误像素进行检测和标记，生成深度图不一致检测权重； 使用神经网络技术将被不一致检测算法处理后的深度图划分为平坦区域和深度结构区域； 采用表面法线特征约束平坦区域的深度值平滑度，得到表面法线约束项；采用高斯权重特征约束深度结构区域结构信息的准确度，采用核函数根据图像局部纹理复杂度对高斯权重的大小进行调整，得到高斯权重约束项；构建原始弱对齐RGB-D图像中深度图的数据约束项； 结合马尔科夫随机场模型构建全局优化模型，将深度补全定义为一个全局优化模型，并使用数据约束项，表面法线约束项和高斯权重约束项构建全局优化模型的成本函数，将全局优化模型转换为迭代优化模型； 通过迭代求解迭代优化模型，直到低于设定的提升率或达到最大迭代次数，输出补全的深度图。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。