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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117314773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202311239928.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质是由金枝;马义坤;齐浩然设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待处理的原始图像，对原始图像进行下采样，并进行第一特征提取，获得浅层特征；将浅层特征输入多层编解码结构进行编解码处理，得到第一特征；对第一特征进行上采样，并进行卷积处理，获得第一图像；对第一图像进行小波变换，获得低频分量和高频分量；根据低频分量，通过低频内容提取得到低频输出；根据高频分量，通过高频细节增强得到高频输出；对低频输出和高频输出进行融合处理，得到目标图像。本发明实施例通过联合多层级编解码器结构、邻近交叉注意力机制，从而有效提升在跨分辨率去摩尔纹任务的鲁棒泛化能力，可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理的原始图像，对所述原始图像进行下采样，并进行第一特征提取，获得浅层特征； 将所述浅层特征输入多层编解码结构进行编解码处理，得到第一特征； 其中，所述多层编解码结构包括多层数量相同的编码器和解码器，所述编码器和所述解码器通过邻近交叉注意力机制进行数据传输； 其中，所述将所述浅层特征输入多层编解码结构进行编解码处理，得到第一特征，包括： 将所述浅层特征输入多层所述编码器进行多次编码处理，得到若干编码结果；其中，多层所述编码器中每个编码器的输入数据包括上一编码器的输出结果，所述编码结果包括各层所述编码器的输出结果； 将各所述编码结果通过所述邻近交叉注意力机制进行传输，对各所述编码结果分别进行不同尺度的第二特征提取；进而对各所述编码结果的所述第二特征提取的结果进行特征交互，获得各所述解码器对应的输入特征； 将所述输入特征输入多层所述解码器进行多次解码处理，得到第一特征；其中，多层所述解码器中每个解码器的输入数据包括各所述解码器对应的所述输入特征和上一解码器的输出结果； 其中，各所述编码器的所述编码处理和各所述解码器的所述解码处理，包括： 对输入数据进行多尺度下采样，进而分别对各尺度的下采样的结果进行级联处理；其中，所述级联处理包括残差密集卷积处理和残差空洞卷积处理； 对各所述级联处理的结果进行层级融合，获得输出结果； 对所述第一特征进行上采样，并进行卷积处理，获得第一图像； 对所述第一图像进行小波变换，获得低频分量和高频分量； 其中，所述对所述第一图像进行小波变换，获得低频分量和高频分量，包括： 通过二维Haar离散小波变换将所述第一图像分解为所述低频分量和所述高频分量； 根据所述低频分量，通过低频内容提取得到低频输出；并根据所述高频分量，通过高频细节增强得到高频输出； 其中，所述根据所述低频分量，通过低频内容提取得到低频输出，包括： 将所述低频分量输入低频内容提取网络，并引入色彩损失得到低频输出； 其中，所述低频内容提取网络包括多层依次连接的卷积层和激活函数，所述低频内容提取网络为U-Net编解码器架构； 所述根据所述高频分量，通过高频细节增强得到高频输出，包括： 将所述高频分量输入高频细节增强网络，并引入细节损失得到高频输出； 其中，所述高频细节增强网络包括多层依次连接的卷积层和激活函数； 对所述低频输出和所述高频输出进行融合处理，得到目标图像。

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