清华大学王贵锦获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于深度学习的全聚焦成像方法及相关组件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：CN116528044B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310415016.8，技术领域涉及：H04N23/67；该发明授权一种基于深度学习的全聚焦成像方法及相关组件是由王贵锦;刘德良设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的全聚焦成像方法及相关组件在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的全聚焦成像方法及相关组件，该方法包括：建立全聚焦成像系统；基于全聚焦成像系统获取待测物体的聚焦扫描图像；基于全聚焦感知算法获取聚焦扫描图像的全聚焦图像，以根据全聚焦图像进行全聚焦成像，方法简单，运算效率高，可以显著降低时间成本，能够实现大纵深场景下全聚焦成像且全聚焦图像的质量和精度得到显著提高。
本发明授权一种基于深度学习的全聚焦成像方法及相关组件在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的全聚焦成像方法，其特征在于，包括： 建立全聚焦成像系统； 基于所述全聚焦成像系统获取待测物体的聚焦扫描图像； 基于全聚焦感知算法获取所述聚焦扫描图像的全聚焦图像，以根据所述全聚焦图像进行全聚焦成像； 所述基于全聚焦感知算法获取所述聚焦扫描图像的全聚焦图像，包括： 采用编码器模块对所述聚焦扫描图像进行下采样处理，得到图像提取特征； 采用Transformer模块对所述图像提取特征进行高斯轴向注意力和外部互补注意力变换，得到Transformer变换后的图像特征； 采用解码器模块对所述Transformer变换后的图像特征进行上采样处理，得到所述全聚焦图像； 所述采用Transformer模块对所述图像提取特征进行高斯轴向注意力和外部互补注意力变换，得到Transformer变换后的图像特征，包括： 采用局部自注意力机制对所述图像提取特征的每个特征窗口内部的相关性进行计算，得到局部自注意力计算结果； 采用全局自注意力机制对所述局部自注意力计算结果进行特征处理，得到全局自注意力计算结果； 通过共享记忆向量对所述全局自注意力计算结果进行加权以得到所述Transformer变换后的图像特征。
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