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龍圖騰網恭喜北京百度網訊科技有限公司申請的專利圖像處理方法、深度學習模型訓練方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117152352B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311016283.4，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權圖像處理方法、深度學習模型訓練方法及裝置是由周航;徐志良;朱家樹;梁柏榮;劉經拓設計研發完成，并于2023-08-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像處理方法、深度學習模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了圖像處理方法、深度學習模型訓練方法及裝置，涉及人工智能技術領域，尤其涉及計算機視覺、增強現實、虛擬現實、深度學習等技術領域，可應用于元宇宙的場景。該圖像處理方法的具體實現方案為：基于預定圖像，對待處理圖像執行關鍵點對齊操作，得到目標二維圖像；提取目標二維圖像的圖像特征，其中，圖像特征表征與用于三維重建待處理圖像的重建參數匹配的目標特征；對圖像特征進行識別，得到用于三維重建待處理圖像的目標參數；以及基于目標參數，對目標二維圖像進行三維重建，得到目標三維圖像。

本發明授權圖像處理方法、深度學習模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，包括：基于預定圖像，對待處理圖像執行關鍵點對齊操作，得到目標二維圖像；利用視覺變形網絡提取所述目標二維圖像的圖像特征，其中，所述圖像特征表征與用于三維重建所述待處理圖像的重建參數匹配的目標特征；對所述圖像特征進行識別，得到用于三維重建所述待處理圖像的目標參數；以及利用3D形變統計網絡基于所述目標參數，對所述目標二維圖像進行三維重建，得到目標三維圖像；其中，所述視覺變形網絡是通過掩碼圖像的特征與對應位置的樣本圖像特征進行對比學習，以得到與樣本圖像特征相似度較高的掩碼特征，并基于相似度較高的掩碼特征進行特征識別，得到目標樣本參數得到的；所述掩碼圖像是對目標樣本二維圖像進行局部掩碼得到的；基于第一損失函數約束所述視覺變形網絡輸出的掩碼特征，以提高掩碼特征與相對應位置的樣本圖像特征的相似度；基于第二損失函數約束3D形變統計網絡在進行三維重建時的重建數據，以減小三維重建數據與紋理貼圖之間的差異。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京百度網訊科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區上地十街10號百度大廈2層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。