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龙图腾网获悉浙江经贸职业技术学院申请的专利一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的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：CN120580335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511087726.8，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的方法是由黄文康设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的方法，包括如下步骤：获取退化图像并进行预处理，使用预训练的2D图像恢复模型对预处理后的退化图像进行恢复，得到初步恢复图像；利用运动恢复结构生成的稀疏点云初始化3D高斯模型；采用初步恢复图像对3D高斯模型进行训练，在训练流程中引入梯度控制策略，迭代优化高斯参数，以解决视图不一致性问题；采用优化后的3D高斯模型对进行处理，完成对退化图像的处理及三维场景重建。本发明将各种类型的输入图像退化问题转化为视图不一致性，并引入梯度控制策略来缓解视图不一致性引起的高斯密度化和优化的不精确，很好地适应各种退化场景，在保持高保真渲染的同时也保持了实时渲染能力。

本发明授权一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度控制的高斯渲染处理图像退化问题的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取退化图像并进行预处理； 使用预训练的2D图像恢复模型对预处理后的退化图像进行恢复，将退化问题转化为视图不一致性问题，得到初步恢复图像； 利用运动恢复结构生成的稀疏点云初始化3D高斯模型； 采用初步恢复图像训练3D高斯模型，在训练流程中迭代应用梯度控制策略以解决视图不一致性问题，迭代优化高斯参数；所述梯度控制策略包括模糊高斯选择策略和梯度加权优化；所述模糊高斯选择策略在3D高斯密度化过程中，遍历所有视角，计算并更新各高斯的视空间位置梯度，通过高斯密度化阈值区分明确高斯和模糊高斯；所述明确高斯为所有视角的更新后视空间位置梯度与所述高斯密度化阈值一致的高斯，允许进行克隆或分裂操作；所述模糊高斯为存在至少一个视角的更新后视空间位置梯度与所述高斯密度化阈值不一致的高斯，禁止进行密度化操作；其中，所述明确高斯的判定条件为：所有视角的更新后视空间位置梯度均大于高斯密度化阈值，或均小于等于高斯密度化阈值；所述模糊高斯的判定条件为：存在至少一个视角的更新后平均视空间位置梯度大于高斯密度化阈值，且其余所有视角的更新后平均视空间位置梯度均小于等于高斯密度化阈值；或存在至少一个视角的更新后平均视空间位置梯度小于等于高斯密度化阈值，且其余所有视角的更新后平均视空间位置梯度均大于高斯密度化阈值；所述明确高斯的克隆操作条件为：更新后的平均视空间位置梯度大于高斯密度阈值，且三个维度的总和小于等于高斯尺度阈值；所述明确高斯的分裂操作条件为：更新后的平均视空间位置梯度大于高斯密度阈值，且三个维度的总和大于高斯尺度阈值； 采用优化后的3D高斯模型完成三维场景重建。

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