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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于稀疏表征的深度补全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：CN116862965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310836476.8，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于稀疏表征的深度补全方法是由杨敬钰;董津铭;岳焕景;李坤设计研发完成，并于2023-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏表征的深度补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏表征的深度补全方法，属于图像处理技术领域。本发明设计了一种自适应采样方式捕捉重要的采样点，有利于网络重建出较为稠密的深度图，具体包括以下步骤：S1、将RGB图像通过采样网络输出不确定性图；S2、基于不确定性的采样过程来获得采样后的稀疏深度图；S3、搭建重建的神经网络结构，同时将RGB图像和采样后的稀疏深度图一起输入到重建网络中，进行训练，恢复出稠密的深度图。

本发明授权一种基于稀疏表征的深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏表征的深度补全方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、从若干个公开的深度补全数据集中选择RGB图像，将其输入至采样网络中以输出不确定性图；所述采样网络采用用U-net型的结构设计，由编码器和解码器组成； 所述编码器包括四个残差模块，其中每个所述残差模块由特征提取下采样模块和特征保持模块组成，所述特征提取下采样模块用以提取图像的高纬度特征以及完成图像的降采样；所述特征保持模块用以保证在不丢失分辨率的情况下进一步加深特征图； 所述解码器由四个感受野主导的上采样模块组成； 所述编码器与解码器之间设置有跳跃连接以进一步促进特征融合，最终输出不确定性图； 所述不确定性图表示一种采样逻辑关系，具有高不确定性即代表采样概率低； S2、基于不确定性图的采样过程以获得采样后的稀疏深度图；具体包括以下内容： S2.1、假设深度图D的尺寸为m×n，将深度图D二值化采样掩膜M中的元素定义为： 式中，pi,j表示i,j位置的像素的采样概率； 所述深度图D的采样过程定义为： S=D·M 式中，S表示深度图D采样后的稀疏深度图；·表示像素级别的点乘； S2.2、假设不确定性图P的尺寸也为m×n，基于S2.1，从不确定性图生成二值化采样掩膜M’：首先生成一个大小为m×n的随机矩阵R，矩阵中的元素值为0～1之间的随机值，记作ri,j∈[0,1]； S2.3、将不确定性图中元素的像素的采样概率记作p’i,j，p’i,j∈[0,1]；将ri,j与p’i,j进行比较，满足ri,j≤p’i,j条件的对应二值化掩膜位置设置为1，否则设置为0，用表达式可以表示为： S2.4、基于S2.1～S2.3所述内容，将不确定性图P的采样过程定义为： S’=P·M’ 式中，S’表示不确定性图P采样后的稀疏深度图；·表示像素级别的点乘； S3、设计重建的神经网络结构，搭建图像重建网络，将RGB图像及S2中所得的采样后的稀疏深度图一同输入至重建网络中进行训练，恢复出稠密的深度图。

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