西安交通大学张译获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原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：CN116912125B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310919504.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原方法是由张译;杨奇学;牟轩沁设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参考纹理迁移的多阶段混合失真图像复原方法，通过三阶段图像处理过程逐步提高混合失真图像的感知质量。本发明的第一阶段实现对混合失真图像的预恢复，第二、第三阶段在纹理匹配的基础上，将参考图像纹理特征迁移至失真图像对应的空间位置，并通过纹理重建网络实现复原图像感知质量的进一步提升。实验结果表明，本发明的三个阶段的算法模型都优于目前主流的图像复原算法。
本发明授权一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参考纹理迁移的混合失真图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，基于DIV2K数据集的无失真图像，构建同时包含高斯模糊、高斯噪声和JPEG压缩三种失真类型的混合失真图像数据集，并使用该数据集训练一个端到端的级联U-Transformer神经网络CascadedU-TransformerNetwork，CUTNet，从而实现对待测混合失真图像ID的预恢复，得到第一阶段复原图像I1； 步骤二，使用步骤一的混合失真图像数据集，训练混合失真参数预测网络，从而预测得到ID的三个失真参数；根据该失真参数对高质量参考图像IR做同等程度的退化处理，并使用步骤一的级联U-Transformer网络处理质量退化的参考图像得到一阶段复原图像IR1；利用I1和IR1的特征匹配信息迁移IR的特征至I1，从而得到第二阶段复原图像I2； 步骤三，使用步骤二的网络和高质量参考图像IR进一步复原IR1，得到IR2，其方法与步骤二类似，其中相似度信息和位置信息来自IR1的自匹配；匹配第二阶段复原图像I2和IR2，即使用更准确的相似度信息和位置信息来迁移高质量参考图像的纹理特征，将迁移纹理特征和I2输入步骤二的纹理重建网络，从而得到最终的复原图像I3。
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