武汉大学肖晶获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于可逆神经网络的图像位深增强方法、设备及产品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：CN120525940B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510674883.2，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权基于可逆神经网络的图像位深增强方法、设备及产品是由肖晶;杨杰;张真;廖良;王密设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于可逆神经网络的图像位深增强方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明提供基于可逆神经网络的图像位深增强方法、设备及产品，通过可逆神经网络对图像位深降质过程和增强过程进行双向建模，其中所述可逆神经网络包括位深分割块和仿射耦合块；在正向过程中，将高位深图像输入所述可逆神经网络，生成低位深图像和服从高斯分布的潜在变量；在逆向过程中，将所述低位深图像与从高斯分布中采样的潜在变量输入所述可逆神经网络，生成高位深图像；通过损失函数约束所述低位深图像与真实低位深图像的差异、潜在变量的分布匹配性以及高位深图像的重建准确性，所述损失函数包括低位深降质损失、分布匹配损失和高位深重建损失。本发明能够实现低位深图像向高位深图像的高质量重建。
本发明授权基于可逆神经网络的图像位深增强方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆神经网络的图像位深增强方法，其特征在于，包括以下过程： 通过可逆神经网络对图像位深降质过程和增强过程进行双向建模，其中所述可逆神经网络包括位深分割块和仿射耦合块； 在正向过程中，将高位深图像输入所述可逆神经网络，生成低位深图像和服从高斯分布的潜在变量； 在逆向过程中，将所述低位深图像与从高斯分布中采样的潜在变量输入所述可逆神经网络，生成高位深图像； 通过损失函数约束所述低位深图像与真实低位深图像的差异、潜在变量的分布匹配性以及高位深图像的重建准确性，所述损失函数包括低位深降质损失、分布匹配损失和高位深重建损失。
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