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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复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：CN118570107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410816334.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复方法是由谢承凯;周洋;卢庆;王裕民;李幸;殷海兵;黄晓峰;赵俊能设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复方法，通过卷积核变化提取全景图像中的特征信息，可以更好的完成存在大量扭曲的全景图像修复任务，使得修复的结果更加合理真实，符合人的视觉体验；通过多头自注意力机制来学习全景图像中的长程特征信息；通过掩膜引导归一化区域，可以对归一化过程进行自适应调整，灵活指示哪些样本或特征应该参与归一化过程，同时对于输入数据存在缺失的情况，掩膜引导归一化可以通过忽略缺失值的计算或将其视为无效样本，从而更好地处理缺失数据的情况，这有助于提高模型在存在缺失值的情况下的鲁棒性。该方法可以直接应用在全景图像、视频修复等领域。

本发明授权一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核变换和掩膜引导归一化全景图像修复方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一，将全景图像与掩模图进行相应叠加，以获取一对待修复全景图像，并将其分别映射到UV平面； 步骤二，对映射后的图像划分网格，将得到的规则网格作为感受野输入卷积核进行特征提取； 步骤三，对提取的特征进行RoI池化操作，优化网格位置偏移，得到RoI特征图； 步骤四，对RoI特征图采用多头自注意力机制，以学习全景图像中的长程特征信息； 步骤五，将所述一对待修复全景图像在步骤四的输出进行叠加，输入神经网络进行传递，在神经网络的浅层先进行批归一化，在神经网络的深层使用层归一化，通过掩膜引导归一化操作，结合遮挡区域的特征对区域进行归一化，在计算归一化统计量时，将掩膜应用于每个样本的计算过程中，以排除无效区域的影响，得到掩膜引导归一化后的特征图； 步骤六，基于掩膜引导归一化后的特征图得到修复的全景图像，将修复的全景图像作为预测图像，与真实图像进行比较，训练全景图像的修复过程。

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