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龙图腾网获悉荣耀终端有限公司申请的专利图像处理方法、装置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：CN116152584B 。

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：202111355214.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像处理方法、装置及存储介质是由王国毅;周俊伟;刘小伟;陈兵设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括终端设备利用图像采集设备获取待处理图像；所述待处理图像为二维图像；终端设备将待处理图像输入深度估计模型，深度估计模型用于使待处理图像的深度信息分别收敛于多个目标深度值；目标深度值与待处理图像中区间一一对应；区间与待处理图像中对象的深度范围有关；不同区间的深度范围不同；终端设备利用深度估计模型输出待处理图像的深度信息，这样，待处理图像中不同区间的目标深度值不同，因而深度估计模型将待处理图像的深度信息收敛于不同区间的多个不同的目标深度值的情况下，该深度估计模型预测得到的待处理图像的深度信息更趋近于实际值。

本发明授权图像处理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 终端设备利用图像采集设备获取待处理图像；所述待处理图像为二维图像； 所述终端设备将所述待处理图像输入深度估计模型，所述深度估计模型用于使所述待处理图像的深度信息分别收敛于多个目标深度值；所述目标深度值与所述待处理图像中区间一一对应；所述区间与所述待处理图像中对象的深度范围有关；不同所述区间的所述深度范围不同； 所述终端设备利用所述深度估计模型获取所述待处理图像的深度信息； 所述深度估计模型是根据多个样本数据以及损失函数对神经网络模型进行迭代训练直至收敛得到的； 所述样本数据包括样本图像、所述样本图像所标注的标注深度信息以及所述样本图像所标注的标注区间数量； 所述神经网络模型的输入包括所述样本图像；所述神经网络模型的输出包括所述样本图像的预测深度信息以及所述样本图像中各区间的预测深度特征值； 所述损失函数用于表征所述标注深度信息与所述预测深度信息的相似度，且用于表征所述预测深度特征值与标注深度特征值的相似度；所述标注深度特征值包括多个第一深度值；所述第一深度值与所述样本图像中第一区间一一对应；所述第一区间是根据所述标注区间数量划分所述样本图像得到的； 所述神经网络模型包括特征提取模型和区间划分网络； 所述特征提取模型的输入包括所述样本图像；所述特征提取模型的输出包括所述样本图像的特征图；所述特征图用于表征所述样本图像像素级别的特征； 所述区间划分网络的输入为所述特征图；所述区间划分网络的输出包括注意力特征图和区间划分数量；所述注意力特征图包括所述样本图像中与深度相关的特征； 所述预测深度信息是将所述区间划分数量以及所述注意力特征图输入所述神经网络模型的其他层得到的；所述其他层为所述神经网络模型中除所述特征提取模型以及所述区间划分网络之外的神经网络层； 所述预测深度特征值包括多个第二深度值；所述第二深度值与所述样本图像中第二区间一一对应；所述第二区间是根据所述区间划分数量划分所述样本图像得到的； 所述区间划分网络为基于注意力机制的网络模型。

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