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龙图腾网获悉武汉攀升鼎承科技有限公司申请的专利基于AI大模型的图片处理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：CN119048337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411159673.1，技术领域涉及：G06T3/147；该发明授权基于AI大模型的图片处理方法是由景奕昕;宋优明;王若海;胡强;沈志雄设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的图片处理方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于AI大模型的图片处理方法，涉及图像处理技术领域，包括如下步骤：S1：采集多张图片并进行预处理；S2：构建深度学习模型，利用深度学习模型对多张图片分别进行特征点提取，并采用特征匹配算法对多张图片的特征点进行匹配，得到第一匹配结果，利用筛选算法对第一匹配对进行误匹配筛查，得到第二匹配结果，对第二匹配结果应用仿射变换，完成多张图片的配准；S3：采用图片融合模型对配准后的多张图片进行融合，生成一张全景图片；S4：对全景图片进行空白区域识别，基于补全方法对空白区域进行补全，得到最终的全景图片。本发明能够生成高质量、自然的全景图片，提升旅客照片的视觉效果和观赏体验。

本发明授权基于AI大模型的图片处理方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型的图片处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集多张图片并进行预处理； S2：构建深度学习模型，利用深度学习模型对多张图片分别进行特征点提取，并采用特征匹配算法对多张图片的特征点进行匹配，得到第一匹配结果，利用筛选算法对第一匹配对进行误匹配筛查，得到第二匹配结果，对第二匹配结果应用仿射变换，完成多张图片的配准； S3：采用图片融合模型对配准后的多张图片进行融合，生成一张全景图片； S4：对全景图片进行空白区域识别，基于补全方法对空白区域进行补全，得到最终的全景图片； 步骤S4包括： S41：采用U-Net分割模型对全景图片进行分割，得到空白区域； S42：获取空白区域的位置信息，根据位置信息通过搜索引擎在网络上进行搜索； S43：若搜索到候选图片，则采用第一补全方法，基于候选图片对空白区域进行补全，若未搜索到候选图片，则采用第二补全方法，对空白区域进行补全； S44：输出最终的全景图片； 步骤S42包括： 通过边缘检测算法提取空白区域的轮廓，并利用形态学运算优化轮廓信息，得到空白区域的形状特征； 使用正则网格标记空白区域在全景图片中的相对位置，得到位置特征； 以空白区域的轮廓为初始点，按照预设步长进行外扩后，获得外包轮廓，提取外包轮廓内的特征信息，作为空白区域的环境特征； 将形状特征、位置特征和环境特征组成空白区域的基本特征； 利用基本特征在搜索引擎中进行粗搜索，得到初始候选图片； 对初始候选图片的特征进行提取，得到候选特征； 将空白区域的基本特征与候选特征集中的候选特征一一进行相似度计算，将最相似的图片作为候选图片； 第一补全方法包括： 将候选图片进行裁剪和变形，使其与空白区域的形状相同； 将外包轮廓的区域作为缓冲区，计算候选图片与缓冲区的颜色直方图，根据直方图匹配算法调整候选图片的颜色分布； 使用局部颜色差异较正算法，对颜色直方图匹配结果进行微调，得到颜色匹配后的候选图片； 对空白区域进行掩码创建，并对掩码边缘进行高斯模糊处理，生成带有渐变效果的羽化掩码； 定义空白区域的中心为嵌入中心，使用cv2.seamlessClone函数，结合羽化掩码，进行PoissonBlending，生成初步融合图片； 将初步融合图片进行高斯金字塔降采样，构建多分辨率层次，在每个分辨率层次上，对全景图片和初步融合图片进行逐层融合，生成每一层的融合结果，逐层上采样并叠加多分辨率层次，从最底层重构最终融合图片，得到最终的全景图片； 第二补全方法包括： 在全景图片中，提取空白区域周围的有效非空白区域，作为参考区域； 对参考区域进行多次空间变换，生成不同视角的图像块，使用结构相似度在不同视角的图像块中选择最符合的视角，得到最佳视角图像块； 加载预训练的ContextEncoder模型，输入全景图片和最佳视角图像块，模型根据最佳视角图像块的上下文信息对全景图片中的空白区域进行补全，输出得到补全后的全景图片； 使用高斯模糊对补全后的全景图片进行边缘效应消除，得到最终的全景图片。

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