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龙图腾网获悉中国测绘科学研究院申请的专利基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法及设备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：CN120431147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510575301.5，技术领域涉及：G06T7/557；该发明授权基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法及设备是由刘振东;刘晓丽;印洁;张世龙;王冬阳设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法及设备，涉及光场深度估计领域，该方法包括：根据微图像间的重叠程度，确定目标光场图像中各参考微图像的邻域范围；分别将各参考微图像的邻域范围内的所有微图像划分成若干个不同模糊程度的组，并且为不同的组分配第一匹配代价权重；对各参考微图像中的像素点进行初次视差优化；针对完成初次视差优化的各参考微图像中的像素点，根据第一匹配代价权重，通过若干次空间传播迭代，进行再次视差优化；再基于平面先验知识，进行平面先验优化，得到各参考微图像对应的最终视差图。本申请能够提升光场图像深度估计的精度。

本发明授权基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法，其特征在于，所述基于模糊度和平面先验知识的光场深度估计方法包括： 根据微图像间的重叠程度，确定目标光场图像中各参考微图像的邻域范围；其中，各参考微图像为光场相机微透镜阵列中不同微透镜对应的图像； 分别将各所述参考微图像的邻域范围内的所有微图像划分成若干个不同模糊程度的组，并且分别为若干个所述不同模糊程度的组分配第一匹配代价权重； 对各参考微图像中的像素点进行初次视差优化；具体包括：对各参考微图像中各像素点的视差信息进行随机初始化；所述视差信息包括视差值和法线向量；针对完成随机初始化的每个参考微图像，确定每个所述像素点的视差信息的视差代价；针对每行参考微图像，判断第二列参考微图像的每个像素点的视差代价是否大于第一列参考微图像中相同位置的对应像素点的视差代价，若是则将第二列参考微图像的每个所述像素点的视差信息更新为第一列参考微图像中相同位置的对应像素点的视差信息，得到完成初次视差优化的第二列参考微图像；判断第三列参考微图像的每个像素点的视差代价是否大于完成初次视差优化的第二列参考微图像中相同位置的对应像素点的视差代价，若是则将第三列参考微图像的每个所述像素点的视差信息更新为完成初次视差优化的第二列参考微图像中相同位置的对应像素点的视差信息，得到完成初次视差优化的第三列参考微图像；重复上述操作，直至完成每行参考微图像中最后一列参考微图像中各像素点的初次视差优化；其中，针对完成随机初始化的每个参考微图像，确定每个所述像素点的视差信息的视差代价，具体过程为：针对完成随机初始化的每个参考微图像，根据每个所述参考微图像中每个像素点的视差信息，确定每个像素点与每个所述像素点的各对应匹配点的匹配代价；每个所述像素点的各对应匹配点为每个所述参考微图像的各邻域微图像中的像素点；将每个所述像素点与每个所述像素点的各对应匹配点的匹配代价的平均值，确定为每个所述像素点的视差代价； 针对完成初次视差优化的各参考微图像中的像素点，根据第一匹配代价权重，通过若干次空间传播迭代，进行再次视差优化； 基于平面先验知识，针对完成再次视差优化的各参考微图像中的像素点进行平面先验优化，得到各参考微图像对应的最终视差图； 根据所有参考微图像对应的最终视差图，生成目标光场图像对应的深度图。

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