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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于多尺度残差模块和特征融合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：CN119599914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411644972.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于多尺度残差模块和特征融合的图像修复方法是由陶兆胜;王凯凯;刘聪;王森荣设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度残差模块和特征融合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多尺度残差模块和特征融合的图像修复方法，属于图像处理技术领域。本发明设计的多尺度残差模块能够有效地捕捉图像不同尺度的特征信息，从细微的纹理到宏观的结构，提升修复后的图像质量，融合细节分支和语义分支的特征融合策略可以充分整合不同层次的特征，增强图像的细节表现和整体协调性，通过融合多尺度的特征，避免了单一尺度特征可能带来的局限性，使得修复后的图像在色彩、纹理和结构上更加真实细腻；并且多尺度残差模块能够缓解梯度消失问题，具有较高的计算效率，能够在较短的时间内完成图像修复任务，引入设计的双通道全局注意力模块具有良好的鲁棒性使得在面对各种复杂的图像损坏情况时都能稳定发挥作用。

本发明授权一种基于多尺度残差模块和特征融合的图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度残差模块和特征融合的图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设计图像修复网络结构 设计多尺度残差模块与双通道全局注意力模块，将多尺度残差模块与双通道全局注意力模块融合到特征融合网络中，得到图像修复网络； S2：训练图像修复网络 采用选定的数据集，并构建综合损失函数对图像修复网络进行训练，得到训练后的图像修复模型； S3：图像修复 将待修复图像输入图像修复模型，输出修复后的图像； 在所述步骤S1中，图像修复网络包括语义分支与结构纹理细节分支，具体处理过程：输入待修复图像，语义分支首先运用空洞率分别为1、2、5的空洞卷积扩大感受野，然后通过深度可分离卷积和多尺度残差模块以提取图像的多尺度特征，再应用Stem模块下采样消除冗余特征；结构纹理细节分支先运用1×1和3×3的卷积层增加特征图的通道数目，再通过自校准卷积模块以调整卷积核的权重，然后提取后的特征图进行分支输出：其中一个分支引入步长为2的3×3卷积和平均池化，再通过级联的DW卷积和多尺度残差模块进行处理，另一个分支引入双通道全局注意力模块捕获不同通道和空间的位置关系，再通过级联的3×3卷积和多尺度残差模块进行处理；最后，在通道维度上对结构纹理细节分支和语义分支提取的特征进行相加拼接融合，并应用解码器解码；其中，解码器运用转置卷积恢复图像尺寸，采用深度可分离卷积捕捉局部细节，并通过多尺度残差模块获取图像的多尺度特征，进而得到修复图像；原始图像为待修复图像经过破损处理前的真实图像，待修复图像即破损图像。

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