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龙图腾网获悉四川极速动力科技有限公司申请的专利基于深度学习的文档褶皱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：CN120725929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511236670.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于深度学习的文档褶皱修复方法是由赵越;钟剑丹;汤江文;张小刚;曾飞扬设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的文档褶皱修复方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的文档褶皱修复方法，涉及文档图像修复技术领域，方法包括：获取待处理文档的二维图像和点云数据，并将所述二维图像的各像素点和点云数据对齐；计算所述点云数据中各点所处邻域的曲率变化率，并根据各点所处邻域的曲率变化率，计算获得痕迹线；根据所述痕迹线将点云数据划分并生成若干子面，将各所述子面进行局部仿射变换以获得相应的展平子面，拼接各所述展平子面以获得三维表面模型；提取所述二维图像中的图像模态特征，并提取三维表面模型的几何模态特征，融合所述图像模态特征和几何模态特征以获得融合特征；基于所述融合特征，跨模态协同修复二维图像以获得目标图像。本申请实现了修复效果的提升。

本发明授权基于深度学习的文档褶皱修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的文档褶皱修复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理文档的二维图像和点云数据，并将所述二维图像的各像素点和点云数据对齐； 计算所述点云数据中各点所处邻域的曲率变化率，并根据各点所处邻域的曲率变化率，计算获得痕迹线； 根据所述痕迹线将点云数据划分并生成若干子面，将各所述子面进行局部仿射变换以获得相应的展平子面，拼接各所述展平子面以获得三维表面模型； 提取所述二维图像中的图像模态特征，并提取三维表面模型的几何模态特征，融合所述图像模态特征和几何模态特征以获得融合特征； 基于所述融合特征，跨模态协同修复二维图像以获得目标图像； 所述计算点云数据中各点所处邻域的曲率变化率，并根据各点所处邻域的曲率变化率，计算获得痕迹线，包括： 建立所述点云数据中各点所处邻域的邻域点集； 构建所述邻域点集的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解以获得所述邻域点集中各点在三个正交方向的离散值； 根据所述三个正交方向的离散值，计算获得点云数据中各点所处邻域的主曲率，并根据点云数据中各点所处邻域的主曲率，计算获得点云数据中各点所处邻域的曲率变化率； 根据所述点云数据中各点所处邻域的曲率变化率和预设的曲率变化率阈值，计算获得痕迹点，其中，痕迹点所处邻域的曲率变化率大于预设的曲率变化率阈值； 对各痕迹点进行直线拟合，以获得痕迹线。

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