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龙图腾网获悉荣耀终端有限公司申请的专利一种图像处理方法、深度估计模型训练方法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：CN119273570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202410389245.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种图像处理方法、深度估计模型训练方法和电子设备是由朱志聪设计研发完成，并于2024-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法、深度估计模型训练方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像处理方法、深度估计模型训练方法和电子设备。该方法包括：采集运动场景下第一图像和第二图像；运动场景包括运动物体；运动物体包括处于运动状态的人物，和或处于运动状态除人物之外的其他物体；将采集到的第一图像和第二图像输入深度估计模型，得到第一图像的第一深度；深度估计模型的输入参数包括图像序列，图像序列包括当前帧，以及还包括当前帧的采集时刻之前采集到的图像和或当前帧的采集时刻之后采集到的图像；深度估计模型用于基于图像序列中每帧图像中运动物体的运动特征输出当前帧的深度；基于第一深度虚化第一图像，得到虚化后的第一图像；虚化后的第一图像中运动物体未被虚化。

本发明授权一种图像处理方法、深度估计模型训练方法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，所述方法包括： 采集运动场景下第一图像和第二图像；所述运动场景包括运动物体；所述运动物体包括处于运动状态的人物，以及与所述人物存在运动关联性的物体；所述第二图像包括在所述第一图像的采集时刻之前采集到的图像，和或，在所述第一图像的采集时刻之后采集到的图像； 将采集到的所述第一图像和所述第二图像输入深度估计模型，得到所述第一图像的第一深度； 其中，所述深度估计模型是基于训练样本训练初始模型，并通过最小化第一损失来优化模型参数后得到的；所述第一损失用于提升运动物体的深度传递性以及物体内部一致性，所述第一损失包括至少一个第二损失和第三损失；所述第二损失用于计算所述深度估计模型输出的所述运动物体的第二估计深度与第三估计深度间的差值；其中，所述第二估计深度是所述深度估计模型输出的第二训练图像对应的估计深度中所述运动物体的深度；所述第三估计深度是基于第一估计深度计算来的深度；所述第一估计深度是所述深度估计模型输出的第一训练图像对应的估计深度中所述运动物体的深度；所述第三损失用于计算所述第一训练图像中所述运动物体的像素的深度的一致性；所述第二训练图像包括在所述第一训练图像的采集时刻之前采集到的图像，和或，在所述第一训练图像的采集时刻之后采集到的图像； 其中，所述深度估计模型的输入参数包括图像序列，所述图像序列包括当前帧，以及还包括所述当前帧的采集时刻之前采集到的图像和或当前帧的采集时刻之后采集到的图像；所述深度估计模型用于基于所述图像序列中每帧图像中运动物体的运动特征输出所述当前帧的深度；所述当前帧的深度用于区分当前帧中的所述人物和与所述人物存在运动关联性的物体，以及待虚化区域； 基于所述第一深度虚化所述第一图像，得到虚化后的第一图像；所述虚化后的第一图像中的所述人物和与所述人物存在运动关联性的物体未被虚化。

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