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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司申请的专利基于3D高斯模型的图像重建方法、装置、电子设备和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：CN120823325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511290476.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于3D高斯模型的图像重建方法、装置、电子设备和介质是由谢镇光;鲍涛;杨辰;丁海松;孙俊;艾坤;王子磊;常峰设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D高斯模型的图像重建方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D高斯模型的图像重建方法、装置、电子设备和介质，涉及图像重建等技术领域，获取待处理图像的点云数据和相机位姿数据，并基于点云数据得到初始高斯分布；对待处理图像进行深度预测得到深度图像，并对深度图像进行语义聚类处理，得到实例语义图像；基于深度图像和实例语义图像构建目标损失函数，并基于目标损失函数对初始高斯分布进行约束得到目标高斯分布；基于目标高斯分布和相机位姿数据进行投影得到投影图像，并基于投影图像的评估结果对高斯球模型进行调整；基于调整后的高斯球模型进行图像渲染，得到目标图像。本发明融合初始位姿引导、深度估计优化与高斯建模控制的整体性方法，提升图像的重建精度、稳定性与可控性。

本发明授权基于3D高斯模型的图像重建方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于3D高斯模型的图像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理图像的点云数据和相机位姿数据，并基于所述点云数据得到初始高斯分布； 对所述待处理图像进行深度预测，得到深度图像，并对所述深度图像进行语义聚类处理，得到实例语义图像； 基于所述深度图像和所述实例语义图像构建目标损失函数，并基于所述目标损失函数对所述初始高斯分布进行约束，得到目标高斯分布； 基于所述目标高斯分布和所述相机位姿数据进行投影，得到投影图像，并基于投影图像的评估结果对高斯球模型进行调整； 基于调整后的高斯球模型进行图像渲染，得到目标图像； 所述对所述深度图像进行语义聚类处理得到实例语义图像，包括： 基于所述深度图像中的有效深度点和对应的深度值构建加权空间特征向量； 基于所述加权空间特征向量进行聚类处理，得到多个深度语义区域； 对每个所述深度语义区域进行连通域提取处理，得到多个实例语义区域； 基于所述实例语义区域和对应的实例编码得到实例语义图像； 所述加权空间特征向量通过以下公式构建： 其中，为所述加权空间特征向量，为空间权重因子，为所述有效深度点的像素位置，为所述有效深度点的深度值。

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