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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利图像三维重建方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114548238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210105985.9，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权图像三维重建方法、装置、电子设备及存储介质是由胡颖;谭志强;李世博;张立海设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像三维重建方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了图像三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取二维图像；将所述二维图像输入已训练的特征提取网络进行处理，得到所述二维图像对应的二维特征信息；将所述二维特征信息输入已训练的维度变换网络进行处理，得到三维特征信息；将所述三维特征信息输入已训练的图像生成网络进行处理，得到目标三维重建图像；其中，所述图像生成网络依次包括三维逐点卷积层和三维反卷积层。本申请实施例能够高效准确地实现图像的三维重建。

本发明授权图像三维重建方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像三维重建方法，其特征在于，包括： 获取二维图像； 将所述二维图像输入已训练的特征提取网络进行处理，得到所述二维图像对应的二维特征信息； 将所述二维特征信息输入已训练的维度变换网络进行处理，得到三维特征信息； 将所述三维特征信息输入已训练的图像生成网络进行处理，得到目标三维重建图像；其中，所述图像生成网络依次包括三维逐点卷积层和三维反卷积层，所述三维逐点卷积层用于进行单点的特征提取，在获取更多细节特征信息的同时，降低卷积维度； 所述将所述二维图像输入已训练的特征提取网络进行处理，得到所述二维图像对应的二维特征信息，包括： 将所述二维图像输入已训练的特征提取网络进行处理，得到至少两个不同尺度的二维特征信息；其中，所述特征提取网络包括依次连接的至少两个网络层，不同尺度的所述二维特征信息分别对应为不同的所述网络层输出的特征信息； 对应地，所述将所述二维特征信息输入已训练的维度变换网络进行处理，得到三维特征信息，包括： 将各个所述二维特征信息输入已训练的维度变换网络进行处理，得到与各个所述二维特征信息分别对应的各个三维特征信息； 所述特征提取网络包括依次连接的第一CBAM网络层、N个ECA网络层、第二CBAM网络层，所述ECA网络层包含残差块； 所述不同尺度的二维特征信息包括所述N个ECA网络层输出的N个二维特征信息以及所述第二CBAM网络层输出的二维特征信息；其中，所述第一CBAM网络层的输入为所述二维图像，第一个所述ECA网络层的输入为所述第一CBAM网络层的输出，第i个所述ECA网络层的输入为第i-1个所述ECA网络层的输出，所述第二CBAM网络层的输入为最后一个所述ECA网络层的输出；N为大于1的正整数，i为大于1且小于或者等于N的任一正整数； 所述维度变换网络包括N+1个变换子网络，第j个所述变换子网络的输入为第j个所述ECA网络层的输出，第j个所述变换子网络的输出为第j个所述ECA网络层输出的二维特征信息转换成的三维特征信息；最后一个所述变换子网络的输入为所述第二CBAM网络层的输出，最后一个所述变换子网络的输出为所述第二CBAM网络层输出的二维特征信息转换成的三维特征信息；其中，j为小于或者等于N的正整数。

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