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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种多域体素重建三维显示方法及装置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：CN121235932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511793502.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种多域体素重建三维显示方法及装置是由王素彬;邱骏毅;许英朝;刘博;陈一超;苏杭;朱卫平设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多域体素重建三维显示方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算成像与三维显示技术领域，具体为一种多域体素重建三维显示方法及装置，包括如下步骤：S1：体素图层特征提取与卷积重建：利用卷积神经网络对输入体素图层进行特征提取与结构修复；S2：基于学习权重的体素层融合：通过学习型权重分配与边缘补偿机制，实现自然的层间过渡与结构增强；S3：在焦点方向进行感知融合权重建模：根据观察焦点深度与各体素层深度差异，自动分配融合权重，使聚焦层清晰，离焦层平滑衰减，从而强化空间立体感；S4：进行多域融合与自适应补偿输出：在融合阶段引入深度残差项与空间一致性约束，实现跨层平滑过渡与整体亮度自平衡。

本发明授权一种多域体素重建三维显示方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多域体素重建三维显示方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：体素图层特征提取与卷积重建：利用卷积神经网络对输入体素图层进行特征提取与结构修复，具体包括如下步骤：1输入体素序列：输入多平面图像体素序列Ix,y,l,其中l∈[1,32]表示深度层索引，每层对应场景中不同的空间深度切片，x,y表示平面图像的横坐标和纵坐标；2多分支卷积特征提取：每个分支对应设置不同尺度的卷积核，用于提取局部纹理与全局几何特征，并在层间建立跨深度依赖关系；3特征融合阶段，引入二维拉普拉斯算子对特征梯度进行增强，所引用的公式为：，其中表示第l层输入体素特征图，r为邻域深度层半径，表示第i个尺度卷积分支对相邻层特征的加权卷积操作，表示对该层特征的二阶空间拉普拉斯增强，为结构增强系数，为非线性激活函数；4进行特征回传与跨层重建：引入残差单元实现跨层特征反馈与上采样修复：，其中为第l层重建输出特征，表示上采样操作，将前一层特征插值到当前分辨率，表示跨层融合平衡因子，用于调节层间残差贡献，表示该层与前一层的特征残差，用于捕获深度变化造成的细节差异；S2：基于学习权重的体素层融合：通过学习型权重分配与边缘补偿机制，实现自然的层间过渡与结构增强；S3：在焦点方向进行感知融合权重建模：根据观察焦点深度与各体素层深度差异，自动分配融合权重，使聚焦层清晰，离焦层平滑衰减，从而强化空间立体感，具体包括如下步骤：1设定焦点与层深参数：设当前聚焦深度为，各体素层的中心深度为，系统通过计算不同层与焦点的深度差异，确定各层清晰度贡献；2计算焦点响应权重：基于人眼聚焦行为构建高斯型焦点响应函数，并在此基础上引入深度梯度项以反映场景边缘的焦距敏感性；3执行体素聚焦融合：按照焦点响应权重对多层体素结果进行加权融合，使得焦点处特征强化、离焦处自然衰减，获得与人眼感知一致的聚焦效果，其中焦点加权函数： 其中表示第层的焦点响应权重，为归一化常数，为第层中心深度，表示景深宽度参数，为深度梯度影响系数，为深度梯度模值，表示局部深度变化率； 焦点加权融合结果为： 其中为焦点加权融合结果，表示第层的加权融合图像，为表示第层的焦点响应权重；S4：进行多域融合与自适应补偿后进行图像输出：在融合阶段引入深度残差项与空间一致性约束，实现跨层平滑过渡与整体亮度自平衡。

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