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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设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：CN117830115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410016949.4，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设计方法是由谭凡教;孙再武;侯晴宇;李宗岭;杨昌健;张荣帅设计研发完成，并于2024-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设计方法，包括：读取数据集中的RGB图像和深度图，通过深度图将RGB图像划分为不同的深度区域，计算各个深度区域的自适应特征深度；将放大PSF特征差异评估系数为目标，构建初始单透镜编码模型，通过各个深度区域自适应特征深度处的点扩散函数将深度信息编码进入RGB图像，获得不同深度位置具有不同像差特征的仿真图像；构建深度关联模糊特征提取模型，获得预测深度图像和复原清晰图像，基于初始单透镜编码模型和深度关联模糊特征提取模型优化单透镜计算成像系统参数。本发明解决了光学系统和算法部分难以分立设计的问题，得到具有较高准确度的单目深度估计成像系统。

本发明授权一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向深度估计的单透镜计算成像系统设计方法，其特征在于，包括： 读取数据集中的RGB图像和深度图，通过所述深度图将所述RGB图像划分为不同的深度区域，计算各个深度区域的自适应特征深度； 将放大PSF特征差异评估系数为目标，构建初始单透镜编码模型，通过各个深度区域自适应特征深度处的点扩散函数将深度信息编码进入RGB图像，获得不同深度位置具有不同像差特征的仿真图像； 构建深度关联模糊特征提取模型，获得预测深度图像和复原清晰图像，基于所述初始单透镜编码模型和所述深度关联模糊特征提取模型优化单透镜计算成像系统参数； 构建深度关联模糊特征提取模型，获得预测深度图像和复原清晰图像，基于所述初始单透镜编码模型和所述深度关联模糊特征提取模型优化单透镜计算成像系统参数的方法包括： 基于所述仿真图像进行Canny边缘检测提取物体边缘信息，获得三通道的边缘特征图像，所述三通道的边缘特征图像和所述仿真图像拼接后输入所述深度关联模糊特征提取模型，通过所述深度关联模糊特征提取模型提取拼接后所述三通道的边缘特征图像和所述仿真图像中的像差特征，所述深度关联模糊特征提取模型输出四通道矩阵，第一个通道表示输入场景的预测深度图像，后三个通道表示消除像差后的复原清晰图像； 基于所述初始单透镜编码模型和所述深度关联模糊特征提取模型优化单透镜计算成像系统参数，得到使PSF特征差异评估系数最大的单透镜编码模型和使预测深度图像和复原清晰图像的误差最小的深度关联模糊特征提取模型，构成面向深度估计的单透镜计算成像系统。

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