恭喜武汉TCL集团工业研究院有限公司孟俊彪获国家专利权
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龙图腾网恭喜武汉TCL集团工业研究院有限公司申请的专利视差图处理、深度学习模型训练方法及相关设备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：CN114255268B 。
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：202011018154.5，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权视差图处理、深度学习模型训练方法及相关设备是由孟俊彪;胡锦丽设计研发完成，并于2020-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本视差图处理、深度学习模型训练方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种视差图处理、深度学习模型训练方法及相关设备，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取第一视差图，第一视差图是根据待处理的图像对确定的；将第一视差图输入已训练的深度学习模型进行处理，输出第二视差图，第二视差图的图像质量高于第一视差图的图像质量。本申请中可以通过已训练的深度学习模型在较短时间内获得图像质量较高的视差图。
本发明授权视差图处理、深度学习模型训练方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种视差图处理方法，其特征在于，包括：获取第一视差图，所述第一视差图是根据待处理的图像对确定的；将所述第一视差图输入已训练的深度学习模型进行处理，输出第二视差图，所述第二视差图的图像质量高于所述第一视差图的图像质量；其中，所述深度学习模型包括输入层、多个隐含层和输出层，所述多个隐含层依次包括卷积层、一个或多个空洞卷积层、反卷积层、softmax层、输出层；所述输入层用于接收输入数据；所述卷积层用于对所述输入数据进行卷积操作，得到多个第一特征图；所述一个或多个空洞卷积层用于对所述多个第一特征图进行空洞卷积操作，得到多个第二特征图；所述反卷积层用于对所述多个第二特征图进行反卷积操作，得到n个第三特征图；所述softmax层用于计算所述n个第三特征图中每个第三特征图的分数，得到n个分数，n为大于或等于4的整数；所述输出层用于将所述n个分数变形为m行m列的滤波矩阵，将所述输入数据中每个像素点的像素值逐个与所述滤波矩阵相乘，得到处理后数据。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉TCL集团工业研究院有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道999号未来科技大厦8层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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