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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队航天工程大学申请的专利一种基于张量列分解的图像修复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：CN116681601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310357121.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于张量列分解的图像修复方法是由马淑丽;杜慧茜;贾录良;孙硕;储飞黄;方胜良;牛誉霏设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量列分解的图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于张量列分解的图像修复方法，涉及图像处理技术领域，包括使用多层增维方案，对低维的破损图像进行高维张量转换；约束该高维张量在张量列分解框架下的TT低秩性，联合差分项约束，构建出基于张量列分解的图像修复模型；基于ADMM方法，给出迭代求解算法；在增维方案下的基于张量列的图像修复，比直接进行基于张量列的图像修复更能提升修复精度；本发明提供了一种挖掘图像潜在的高维张量低秩性的图像多层增维方案，扩展了图像修复技术在高维张量层次上的技术思路；本发明能明显的提升图像和视频在多种破损形式下的修复精度。

本发明授权一种基于张量列分解的图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量列分解的图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：输入待修复的图像数据，读取图像数据的大小为a×b×t，获取待修复像素点位置集合Ω； S2：设置多层张量增维操作算子，将图像数据由低维张量增维为高维张量； S3：设置获取高维张量的第n个TT矩阵的操作算子； S4：基于高维张量和获取高维张量的第n个TT矩阵的操作算子，构建图像的数学修复模型，具体操作包括以下步骤： S401：使用核范数约束高维张量的张量列低秩性，构建约束张量列低秩性的数学模型： 1 其中X表示修复后的图像，Y表示待修复图像，表示核范数，加权值由以下公式计算， ； S402：建立联合约束张量列低秩性和局部平滑性的数学模型： ，满足（2） 其中，为引入的约束项平衡系数，为用于约束局部平滑性的全变分TV约束项；分别表示沿行、列、时间帧方向上的差分算子， 统一将描述为D，X为图像时即，X为视频时即； S403：引入分解代替核范数，将模型（2）优化为： （3） 其中为引入的残差变量，，为引入的残差平衡系数，模型（3）即为图像的数学修复模型； S5：基于ADMM迭代优化算法，求解步骤S4中图像的数学修复模型； S6：输出修复后的图像，显示、存储。

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