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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种多频谱图像监督的红外图像深度估计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：CN114494386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111531301.3，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种多频谱图像监督的红外图像深度估计方法是由孙正兴;刘胡伟;孙蕴瀚;张巍设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多频谱图像监督的红外图像深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多频谱图像监督的红外图像深度估计方法，包括以下步骤：1构建频谱转换模块：根据多频谱图像，得到频谱转换图像；2构建频谱转换损失模块：根据红外图像，得到视差；3构建辅助损失模块：利用步骤得到的频谱转换图像和视差通过图像翘曲，计算辅助损失，并利用该损失迭代优化频谱转换网络模型。4构建深度估计损失模块：利用得到的视差进行图像翘曲，计算深度估计损失，并利用该损失迭代优化深度估计网络模型；5构建辅助损失模块：利用得到的频谱转换图像和视差通过图像翘曲，计算辅助损失，并利用该损失迭代优化频谱转换网络模型。6整体框架训练：包括数据预处理，模型框架预热，训练以及测试四个阶段。

本发明授权一种多频谱图像监督的红外图像深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种多频谱图像监督的红外图像深度估计方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，构建频谱转换模块：搭建频谱转换网络模型，将多频谱图像输入到频谱转换网络模型中，得到多频谱图像忽略视差的频谱转换图像；步骤2，构建深度估计模块：搭建深度估计网络模型，将红外右图像输入到深度估计网络模型中得到视差；步骤3，构建频谱转换损失模块：利用步骤1得到的频谱转换网络模型和频谱转换图像获取循环转换图像和一致重建图像，计算得到频谱转换损失，利用频谱转换损失对频谱转换网络模型进行迭代优化；步骤4，构建深度估计损失模块：利用步骤2得到的视差进行图像翘曲，计算得到深度估计损失，利用深度估计损失迭代优化深度估计网络模型；步骤5，构建辅助损失模块：利用步骤1和步骤2得到的频谱转换图像和视差通过图像翘曲计算得到辅助损失，并利用辅助损失对频谱转换网络模型进行迭代优化；步骤6，整体框架训练：将多频谱图像数据集通过通道拓展统一到一致通道，将处理后的数据输入至频谱转换模块得到忽略视差的频谱转换图像；通过频谱转换损失模块对频谱转换模块进行预热，将红外右图像输入至深度估计模块中得到视差；通过频谱转换损失模块、深度估计损失模块以及辅助损失模块顺序迭代优化频谱转换模块和深度估计模块，利用训练好的深度估计模块和后处理实现单张红外图像的深度估计；步骤4包括以下步骤，步骤4-1：图像翘曲；步骤4-2：设计深度估计损失；迭代优化深度估计网络时利用深度估计损失LMEN；深度估计损失LMEN形式如下： 其中，αap、αds和αlr表示外观重建损失权重、视差平滑损失权重和左右视差一致损失权重；和表示外观重建损失、视差平滑损失和左右视差一致损失；ap、ds和lr分别表示变量与外观重建损失，视差平滑损失和左右视差一致损失相关。

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