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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪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：CN116596773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310373735.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪方法是由曾进;贾敬伟;何昶勇;王剑辉;杨晨;赵生捷设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪方法，该方法包括：获取ToF传感器采集的raw数据；raw数据基于图拉普拉斯正则化网络进行噪声去除，得到去噪深度图；去噪深度图通过后处理对置信度小于阈值对应的区域予以去除，得到最终深度图。该方案利用图拉普拉斯正则化网络得到更好的去噪效果，且无需实际数据的采集用于训练，可直接利用仿真的高斯噪声进行训练，具有良好的泛化能力。

本发明授权一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图拉普拉斯正则化网络的ToF深度图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括： 获取ToF传感器采集的raw数据； 若所述raw数据为单频raw数据，所述单频raw数据通过如下公式转换为对应的IQ数据： 其中，为单频raw数据对应不同相移k=1,2,3…N时的输出信号； 所述raw数据基于图拉普拉斯正则化网络进行噪声去除，得到去噪深度图，包括： 所述单频raw数据转换为对应的IQ数据； 所述IQ数据基于图拉普拉斯正则化网络进行去噪，得到去噪后IQ数据； 所述去噪后IQ数据转换为所述去噪深度图； 若所述raw数据为多频raw数据，所述多频raw数据至少包括低频raw数据和高频raw数据； 所述raw数据基于图拉普拉斯正则化网络进行噪声去除，得到去噪深度图，包括： 所述低频raw数据转换为对应的低频IQ数据，所述高频raw数据转换为对应的高频IQ数据； 所述低频IQ数据基于图拉普拉斯正则化网络进行去噪，得到去噪后低频IQ数据，所述高频IQ数据基于图拉普拉斯正则化网络进行去噪，得到去噪后高频IQ数据； 所述去噪后低频IQ数据转换为低频去噪深度图，所述去噪后高频IQ数据转换为高频去噪深度图； 所述去噪深度图通过后处理对置信度小于阈值对应的区域予以去除，得到最终深度图。

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