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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于间接扩散模型的深度估计方法及系统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：CN120031936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510100856.4，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于间接扩散模型的深度估计方法及系统是由李帅;白惠宾;高艳博;雷建军;张敬林;蔡珣;元辉设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于间接扩散模型的深度估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于间接扩散模型的深度估计方法及系统，涉及深度估计技术领域。包括将待处理图像输入至U‑NET的编码器中，得到高级特征和低级特征；将高级特征拼接后输入至去噪扩散网络中进行特征恢复，得到恢复特征；将恢复特征输入至可逆变换增强解码器的高层解码器中，进行逐层特征提取，得到高层解码特征；将低级特征和高层解码特征拼接后得到拼接输入特征，输入至可逆变换增强解码器的低层解码器中，得到拼接输出特征；基于拼接输出特征，得到预测的深度图。本发明通过去噪扩散网络中进行特征恢复，完成对高级特征的优化，确保输入解码器中特征的准确性，且通过仿射耦合层构建可逆变换增强解码器，将特征优化为假设的特征真值。

本发明授权基于间接扩散模型的深度估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于间接扩散模型的深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理图像； 将待处理图像输入至U-NET网络的编码器中，进行逐层特征提取，得到多个高级特征和多个低级特征； 搭建包括去噪扩散网络和可逆变换增强解码器的可逆变换增强的间接扩散深度估计网络； 将多个高级特征进行拼接后输入至去噪扩散网络中进行特征恢复，预测退化和添加的噪声，得到最终的恢复特征；所述输入至去噪扩散网络中进行特征恢复，具体为：对于F添加噪音，得到在不同时间步下的特征Ft，定义前向过程；将F的退化特征也视为一种噪声，利用去噪扩散网络进行特征增强和去噪，得到每一步恢复的特征，进而得到最终的恢复特征；其中，F为将多个高级特征进行拼接后得到的原始特征输入； 将恢复特征输入至可逆变换增强解码器的高层解码器中，进行逐层特征提取，最终得到高层解码特征，具体为：将恢复特征拆分为与高层解码器层数相对应的多个部分，将其中一个拆分部分输入至DQI模块中进行变换增强表达能力，得到经过DQI模块增强后的输出特征，所述DQI模块包括多个卷积层；将经过DQI模块增强后的输出特征与对应的拆分部分拼接后，输入至高层解码器的最高层中提取特征；将其余拆分部分分别输入至高层解码器的其他对应层中分别提取特征；在高层解码器中，上一层的输出作为下一层的输入，逐层提取特征后，最终得到整个高层解码器输出的高层解码特征； 将低级特征和高层解码特征拼接后得到拼接输入特征，将拼接输入特征输入至可逆变换增强解码器的低层解码器中，利用仿射耦合层将拼接输入特征分成第一部分和第二部分，在每一部分中，均进行当前部分的前向传播和另一部分的仿射映射处理，并将每一部分的输出进行拼接，得到拼接输出特征； 基于拼接输出特征，得到预测的深度图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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