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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于边缘增强和失真估计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：CN116128755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310018848.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于边缘增强和失真估计的混合失真图像复原方法是由侯舒娟;王宇航;李海;张钦;宋政育;武毅设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘增强和失真估计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边缘增强和失真估计的混合失真图像复原方法，涉及图像处理技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取待复原图像；其中，待复原图像包括一种或多种失真；将包括一种或多种失真的待复原图像输入图像复原模型，将待复原图像输入特征提取模块，得到待复原图像的图像特征图；将图像特征图输入边缘检测模块，根据边缘检测模块的输出，得到边缘图像；将图像特征图输入失真估计模块，对待复原图像中的失真信息进行估计，得到失真向量；将图像特征图、边缘图像和失真向量输入图像重建模块，根据图像重建模块的输出，得到复原图像。该实施方式能够基于图像特征图、失真向量、边缘图像进行重建，得到复原后的图像，提高图像复原质量。

本发明授权一种基于边缘增强和失真估计的混合失真图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘增强和失真估计的混合失真图像复原方法，其特征在于，包括： 获取待复原图像；其中，所述待复原图像包括一种或多种失真； 将包括一种或多种失真的所述待复原图像输入图像复原模型，所述图像复原模型包括特征提取模块、边缘检测模块、失真估计模块和图像重建模块，其中： 所述图像复原模型将所述待复原图像输入所述特征提取模块，得到所述待复原图像的图像特征图； 将所述待复原图像的图像特征图输入所述边缘检测模块，根据所述边缘检测模块的输出，得到边缘图像； 将所述待复原图像的图像特征图输入所述失真估计模块，对所述待复原图像中的失真信息进行估计，得到所述待复原图像的失真向量； 将所述图像特征图、所述边缘图像和所述失真向量输入所述图像重建模块，根据所述图像重建模块的输出，得到所述待复原图像的复原图像； 图像复原模型的训练过程中，还包括： 将样本图像作为待训练图像复原模型的输入，根据所述待训练图像复原模型的输出和原始图像的对比，确定模型损失函数为： 其中，N为样本图像的批量大小，为所述待训练图像复原模型复原后的图像、为样本图像，λ为第一平衡因子，为失真估计模块估计出的样本图像的边缘图像、为样本图像的真实的边缘图像，μ为第二平衡因子，为失真估计模块估计出的样本图像的失真向量、为样本图像的真实的失真向量； 对所述待训练图像复原模型进行迭代训练；根据所述迭代训练的训练结果，确定最终的所述图像复原模型。

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