天津商业大学孙龙获国家专利权
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龙图腾网获悉天津商业大学申请的专利基于深度引导的帧间-帧内立体图像重定向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：CN119205655B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411240781.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度引导的帧间-帧内立体图像重定向方法及装置是由孙龙;王光艳;张伟;陶小旖设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度引导的帧间-帧内立体图像重定向方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度引导的帧间‑帧内立体图像重定向方法及装置，方法包括：构建立体图像重定向网络，所述网络包括：帧间‑帧内特征提取模块、深度引导特征集成模块，帧间‑帧内特征提取模块，获取视图间和视图内的长程依赖性信息的深层特征；深度引导特征集成模块，基于深层特征利用视差注意力学习机制，交互立体特征的跨视图信息，并聚合左右视图的立体对应关系，进而采用通道注意力生成左右视图的立体注意力图；混合损失函数，用于优化立体图像重定向网络，保持立体图像重定向结果的结构完整性和视差一致性；基于优化后的立体图像重定向网络对立体图像进行重定向。装置包括：处理器和存储器。本发明增强视差变化的一致性，进而实现高质量的立体图像重定向。
本发明授权基于深度引导的帧间-帧内立体图像重定向方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度引导的帧间-帧内立体图像重定向方法，其特征在于，所述方法包括： 构建立体图像重定向网络，所述网络包括：帧间-帧内特征提取模块、深度引导特征集成模块，其中， 所述帧间-帧内特征提取模块，获取视图间和视图内的长程依赖性信息的深层特征； 所述深度引导特征集成模块，基于深层特征利用视差注意力学习机制，交互立体特征的跨视图信息，并聚合左右视图的立体对应关系，进而采用通道注意力生成左右视图的立体注意力图； 混合损失函数，用于优化立体图像重定向网络，保持立体图像重定向结果的结构完整性和视差一致性；基于优化后的立体图像重定向网络对立体图像进行重定向； 其中，混合损失函数包括结构相似性损失和视差一致性损失；利用重建的立体图像和输入的立体图像之间的结构相似性损失，保持重定向的左右视图保留更多对应视图的结构和纹理；视差一致性损失来约束重建的立体图像和输入立体图像之间的视差差异。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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