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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利图像处理方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117058012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310842745.1，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权图像处理方法、装置、电子设备及存储介质是由许长桥;徐祖云;彭帅;肖寒;杨树杰;曾其妙设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取平面图像，其中，平面图像由第一球形图像经过投影确定，第一球形图像为对待拍摄内容进行360度拍摄而得到的图像；将平面图像输入至经过训练的显著性模型，基于平面图像，通过显著性模型生成与平面图像对应的第二球形图像，并确定第二球形图像对应的球面像素点坐标；基于第二球形图像和球面像素点坐标，通过显著性模型确定平面图像对应的平面像素点坐标；基于平面像素点坐标，通过显著性模型输出平面图像对应的具有显著性区域的目标图像，解决了现有技术中针对球形图像投影后得到的平面图像进行视野预测并不准确的技术问题，达到了准确确定平面图像的显著性区域的目的。

本发明授权图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括： 获取平面图像，其中，所述平面图像由第一球形图像经过投影确定，所述第一球形图像为对待拍摄内容进行360度拍摄而得到的图像； 将所述平面图像输入至经过训练的显著性模型，通过所述显著性模型生成与所述平面图像对应的第二球形图像，并确定所述第二球形图像对应的球面像素点坐标，其中，所述显著性模型为球形卷积神经网络模型，所述球形卷积神经网络模型用于将输入的图像划分为多个区域，通过在每个区域经过模型训练得到的不同的权重，分别提取每个区域的特征，所述图像对应的两极区域的权重小于所述图像对应的赤道平面区域的权重； 基于所述第二球形图像和所述球面像素点坐标，通过所述显著性模型确定所述平面图像对应的平面像素点坐标； 基于所述平面像素点坐标，通过所述显著性模型输出所述平面图像对应的具有显著性区域的目标图像； 基于所述第二球形图像和所述球面像素点坐标，确定所述平面图像对应的平面像素点坐标，包括： 确定所述第二球形图像对应的多个切点中的任意一个切点，并基于所述切点，确定以所述切点为中心的预设尺寸的切平面； 基于所述球面像素点坐标，将所述球面像素点坐标投影到所述切平面，以确定所述球面像素点坐标在所述切平面中的投影坐标； 基于所述投影坐标，确定所述平面像素点坐标； 所述基于所述投影坐标，确定所述平面像素点坐标，包括： 通过以下公式确定所述切平面中的平面像素点坐标： ， ， 其中，为所述切平面中的平面像素点横坐标，为所述切平面中的平面像素点纵坐标，为球面像素点横坐标，为球面像素点纵坐标，为所述投影坐标中的横坐标，为所述投影坐标中的纵坐标； 用于对所述显著性模型进行训练的损失函数通过下式确定： ， 其中，为所述损失函数，为权重，表示线性相关关系，表示差异关系，为所述目标图像，为标注后的样本图像。

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