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龙图腾网获悉浙江省公众信息产业有限公司申请的专利图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其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：CN114648472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202011504084.4，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其装置是由周永翔;干宏华;杨蕊;吴增德设计研发完成，并于2020-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其装置在说明书摘要公布了：本公开涉及图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其装置。提供了一种基于神经网络的图像融合模型的训练方法，包括：接收特定场景的M个输入图像，其中M为大于或等于3的整数；基于M个输入图像生成场景的三维全局网格；选择M个输入图像中的一个输入图像，作为参考图像；使用M个输入图像中的M‑1个非参考图像，生成针对参考图像的视角的n个马赛克图像，其中n为大于或等于2的整数并且n小于或等于M‑1；将三维全局网格和n个马赛克图像作为训练图像输入融合模型，生成与参考图像的视角相同的视角的预测图像；使用代价函数计算预测图像和所述参考图像之间的误差；以及使用误差调整图像融合模型的融合权重，以减小所述误差。

本发明授权图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的图像融合模型的训练方法，包括： 接收特定场景的M个输入图像，其中M为大于或等于3的整数； 基于所述M个输入图像生成所述场景的三维全局网格； 选择所述M个输入图像中的一个输入图像，作为参考图像； 使用所述M个输入图像中的M-1个非参考图像，生成针对所述参考图像的视角的n个马赛克图像，包括：针对所述三维全局网格中的每个网格：计算所述M-1个非参考图像在该网格上的权重；选择权重较高的n个非参考图像；获得所述n个非参考图像在该网格上的扭曲投影；和使用每个网格的所述扭曲投影，生成所述n个马赛克图像，其中，所述n个马赛克图像中的第一马赛克图像中的每个网格处的像素是通过对在该网格上的权重最高的非参考图像的与该网格对应的像素进行扭曲投影而获得的，所述n个马赛克图像中的第二马赛克图像中的每个网格处的像素是通过对在该网格上的权重第二高的非参考图像的与该网格对应的像素进行扭曲投影而获得的，依此类推，其中n为大于或等于2的整数并且n小于或等于M-1； 将所述三维全局网格和n个马赛克图像作为训练图像输入所述图像融合模型，生成与所述参考图像的视角相同的视角的预测图像； 使用代价函数计算所述预测图像和所述参考图像之间的误差；以及 使用所述误差调整所述融合模型的融合权重，以减小所述误差。

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