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龙图腾网获悉上海引昱数字科技集团有限公司申请的专利一种基于神经网络的3D裸眼图像生成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：CN120091122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510563421.3，技术领域涉及：H04N13/271；该发明授权一种基于神经网络的3D裸眼图像生成方法及系统是由刘曜齐设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的3D裸眼图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的3D裸眼图像生成方法及系统，涉及3D裸眼图像生成技术领域，包括，将视差图与经过预处理的立体视图一同输入到一个端到端的神经网络框架中，并结合生成对抗网络GANs中的生成器根据输入的视差图和立体视图，生成3D裸眼图像，对3D裸眼图像使用神经网络模型，并对神经网络模型优化，使3D裸眼图像能够在移动设备上高效运行，根据优化后神经网络模型生成的3D裸眼图像进行色彩和亮度调整。通过精确的尺寸调整和色彩校正，减少了由于原始数据差异引起的误差，提高了后续深度估计的准确性，采用注意力机制算法能够在复杂场景下更精准地定位重要特征点，提高视差图的准确性，确保了最终3D裸眼图像的真实感和立体效果。

本发明授权一种基于神经网络的3D裸眼图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的3D裸眼图像生成方法，其特征在于：包括， 获取立体视图数据集，并对立体视图进行预处理； 加载预先训练好的Monodepth2模型分析立体视图中左右眼视图的视差，并应用三角测量原理计算每个像素对应的深度值得到深度图； 采用3x3卷积核和2x2最大池化层构建编码器，并通过转置卷积建立解码器得到U-Net模型； 使用标准正态分布对生成器和判别器的所有权重进行初始化，并将初始化的生成器转置卷积添加到U-Net模型的输出层； 将深度图输入U-Net模型，并设计对抗损失、内容损失和判别器损失来进行反复迭代训练，直到判别器无法区分U-Net模型生成图像与真实图像为止； 在反复迭代训练完成后，从立体视图数据集中获取新的左右眼视图与深度图； 使用卷积层、池化层和全连接层构建一个额外的CNN模型，并通过Xavier初始化CNN模型以及使用交叉熵损失函数对CNN模型进行训练； 应用动态增强技术将深度图输入到训练好的CNN模型中生成注意力权重图； 使用新获取的左右眼视图、深度图和注意力权重图输入到U-Net模型中生成3D裸眼图像； 对生成3D裸眼图像的U-Net模型进行剪枝优化，使3D裸眼图像能够在移动设备上低能耗流畅运行。

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