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！

龙图腾网获悉苏州一际智能科技有限公司申请的专利基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法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：CN121214115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511756066.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法是由冯绍雷;赵月峰设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法，包括：从输入图像中逆向重构因果参数向量，并根据因果参数向量和目标函数，计算最优因果参数向量，其中，因果参数向量包括场景几何、材质属性、光照参数和相机参数，目标函数包括像素匹配项、梯度域一致项、物理约束项和正则化项；在最优因果参数向量上施加参数扰动项，生成增强因果参数向量，其中，参数扰动项的幅度根据类别稀缺度自适应设定；根据增强因果参数向量，采用可微渲染器生成候选增强图像和候选多模态产物；对候选增强图像和候选多模态产物进行物理一致性校验，并基于校验结果，输出通过校验的增强图像和多模态产物。本发明的方法能够增强图像的真实性。

本发明授权基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果逆向重构与物理一致性约束的图像增强方法，其特征在于，包括： 从输入图像中逆向重构因果参数向量，并根据因果参数向量和目标函数，计算最优因果参数向量，其中，因果参数向量包括场景几何参数、材质属性参数、光照参数和相机参数，目标函数包括像素匹配项、梯度域一致项、物理约束项和正则化项； 在最优因果参数向量上施加参数扰动项，生成增强因果参数向量，其中，参数扰动项的幅度根据类别稀缺度自适应设定； 根据增强因果参数向量，采用可微渲染器生成候选增强图像和候选多模态产物； 对候选增强图像和候选多模态产物进行物理一致性校验，并基于校验结果，输出通过校验的增强图像和多模态产物； 其中，所述从输入图像中逆向重构因果参数向量，并根据因果参数向量和目标函数，计算最优因果参数向量，包括： 从输入图像获取初始的因果参数向量； 循环执行以下步骤： 将当前的因果参数向量输入可微渲染器，得到对应的渲染图像； 计算输入图像与渲染图像的像素级差异，并基于输入图像与渲染图像的像素级差异，计算像素匹配项； 计算输入图像与渲染图像的梯度图差异，并基于输入图像与渲染图像的梯度图差异和预设的梯度域权重，计算梯度域一致项； 基于物理一致性约束，计算当前的因果参数向量的物理一致性惩罚，并基于物理一致性惩罚和预设的物理约束权重，计算物理约束项； 计算当前的因果参数向量与先验的因果参数向量的差异，并基于当前的因果参数向量与先验的因果参数向量的差异和预设的正则化权重，计算正则化项； 将像素匹配项、梯度域一致项、物理约束项和正则化项相加，得到目标函数； 判断所有目标函数组成的序列是否符合预设的收敛条件； 若所有目标函数组成的序列不符合预设的收敛条件，基于目标函数对当前的因果参数向量的梯度，更新当前的因果参数向量，继续循环； 若所有目标函数组成的序列符合预设的收敛条件，跳出循环，取使所有目标函数组成的序列中目标函数最小的因果参数向量作为最优因果参数向量； 其中，所述在最优因果参数向量上施加参数扰动项，生成增强因果参数向量，包括： 统计训练数据集中各个类别的样本数量，并计算每个类别的样本占比； 根据样本占比，计算每个类别的稀缺度权重，其中，稀缺度权重与样本占比负相关； 根据稀缺度权重，确定每个类别的扰动幅度范围； 对最优因果参数向量中的场景几何参数、材质属性参数、光照参数和相机参数施加随机扰动，并将施加扰动后的最优因果参数向量作为增强因果参数向量。

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苏州一际智能科技有限公司，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区嘉陵江路198号太湖光子科技园8号楼-1F-105室；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。