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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利使用时空Transformer网络进行视频修复的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：CN115829857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211247146.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权使用时空Transformer网络进行视频修复的方法是由薛涛;马鹏森设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用时空Transformer网络进行视频修复的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了使用时空Transformer网络进行视频修复的方法，提出了一种新颖有效的时空纹理变换网络用于视频修复，由六个紧密相关的模块组成，这些模块针对视频修复任务进行了优化：用于更准确的帧预修复的特征相似性度量、具有强大信息提取能力的编码器、用于寻找相关性的嵌入模块、粗糙低频特征转换器、精细高频特征传输以及具有准确内容重建能力的解码器。这种设计使跨层输入和参考帧的联合特征学习更加的有效，为了验证所提出方法的先进性和有效性，本发明使用标准的静止遮挡和更真实的运动物体遮挡在多个数据集上进行了全面的消融学习和定性定量实验，非常不错的的实验结果证明了该方法的真实性和可靠性。

本发明授权使用时空Transformer网络进行视频修复的方法在权利要求书中公布了：1.使用时空Transformer网络进行视频修复的方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施： 步骤1：构建视频修复网络STTTN，所述视频修复网络STTTN包括编码器、相关嵌入模块、粗糙低频特征转换器、细化高频特征转移器和解码器；使用预修复方法预先处理视频帧得到预修复视频帧，所述视频帧包括参考帧与输入帧； 步骤2：在编码器Encoder上添加基本区域归一化RN-B，并将预修复后的输入帧、预修复后的参考帧以及未预修复的参考帧分别输入进编码器，分别得到查询Q，关键值K，内容V； 步骤3：将各视频帧的查询Q与关键值K输入进相关嵌入模块RE获得特征块相关性W与位置索引，其中W记录了当前帧与其他所有帧中最相关特征块的相关性，记录了当前帧与其他所有帧中最相关特征块的位置索引； 步骤3中的相关嵌入模块中，首先，将查询Q和关键值K分别展开成小块patches，记为和，通过点乘和来计算它们的相似性： 其中表示和之间的相似性，T表示转置操作；和分别代表查询和关键值中的第i个小块和第j个小块，、； 步骤4：将各视频帧的位置索引与内容V输入粗糙低频特征转换器CLFT，得到纹理特征图T；粗糙低频特征转换器的转换过程为： 首先，将通过粗糙低频特征转换器将不同时间域上的值中的低频特征与输入帧相关联，计算粗糙的低频特征转移图P，其中低频转移特征图P中的第i个位置的位置索引是根据计算公式得到的：，其中表示的是求输入值的最大索引值,代表的是相关性； 低频特征转移图P中的每个值表示当前帧在所有参考帧上与输入帧的第i个位置最相关的位置索引，具体计算过程通过torch.max函数返回值的第二项，得到最大值对应的指标；在获得最相关的位置索引后，只需要依次取内容V的第个位置索引就可以得到纹理特征图T，其中T的每个位置都包含参考帧中最相似位置的高频纹理特征，获得输入帧纹理特征图T后，然后将其用于细化高频特征转移 步骤5：将步骤1修复后的预处理视频帧输入进深度神经网络DNN得到特征值F，然后将特征值F与由粗糙低频特征转换器得到的纹理特征图T一起输入进细化高频特征转移器RHFT进行融合； 步骤6：最后再将步骤5融合后的视频帧的信息输入解码器Decoder，融合后的视频帧通过解码器解码获得修复后的视频帧。

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