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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利可学习超像素引导的视差优化方法及装置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：CN114429496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111520396.9，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权可学习超像素引导的视差优化方法及装置是由桑新柱;叶晓倩;刘博阳;陈铎;王鹏;王华春;齐帅;王葵如;颜玢玢设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本可学习超像素引导的视差优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可学习超像素引导的视差优化方法及装置，其中方法包括：获取用户输入的第一图和第二图；将第一图和第二图输入至视差优化模型，获得视差优化模型输出的视差图；其中，第一图和第二图是由双目摄像机对同一拍摄对象拍摄获得的；视差优化模型是基于数据集进行训练后得到的，用于在超像素引导下对视差进行优化；数据集包括图片样本以及对应的真实语义图、空间位置图和真实视差图；真实语义图、空间位置图和真实视差图是根据图片样本预先确定的，并与图片样本一一对应。本发明实施例提供的基于可学习超像素引导的视差优化方法及装置，实现了超像素网络和视差网络之间的有效交互。

本发明授权可学习超像素引导的视差优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可学习超像素引导的视差优化方法，其特征在于，包括：获取用户输入的第一图和第二图；将所述第一图和所述第二图输入至视差优化模型，获得所述视差优化模型输出的视差图；其中，所述第一图和所述第二图是由双目摄像机对同一拍摄对象拍摄获得的；所述视差优化模型是基于数据集进行训练后得到的，用于在超像素引导下对视差进行优化；所述数据集包括图片样本以及对应的真实语义图、空间位置图和真实视差图；所述真实语义图、所述空间位置图和所述真实视差图是根据所述图片样本预先确定的，并与所述图片样本一一对应；所述视差优化模型包括超像素分支网络、视差分支网络和超像素引导视差优化网络；所述将所述第一图和所述第二图输入至视差优化模型，获得所述视差优化模型输出的视差图，包括：将所述第一图输入至所述超像素分支网络，获得所述超像素分支网络输出的像素超像素关联图；将所述第一图和所述第二图输入至所述视差分支网络，获得所述视差分支网络输出的初始视差图；将所述像素超像素关联图和所述初始视差图输入至所述超像素引导视差优化网络，获得所述超像素引导视差优化网络输出的优化视差图；所述超像素引导视差优化网络包括：超像素重构模块、误差图生成模块和视差优化模块；所述将所述像素超像素关联图和所述初始视差图输入至所述超像素引导视差优化网络，获得所述超像素引导视差优化网络输出的优化视差图，包括：将所述像素超像素关联图和所述初始视差图输入至所述超像素重构模块，获得所述超像素重构模块输出的重构视差图；将所述重构视差图和所述初始视差图输入至所述误差图生成模块，获得所述误差图生成模块输出的误差图；将所述重构视差图、所述初始视差图、所述误差图和所述第一图输入至所述视差优化模块，获得所述视差优化模块输出的所述优化视差图。

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