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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型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：CN120471776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510968347.3，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型是由华夏;潘明冲;吕亚楠;吴锦梦;元海文;洪汉玉设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型，涉及图像修复技术领域，包括：采用卷积层对待恢复图像进行特征提取，获取初始浅层特征；将初始浅层特征作为初始输入参数，进行n次第一迭代处理，得到第一恢复特征图；第一迭代处理包括：对输入参数进行至少一次图像复原处理，并进行下采样；将第一恢复特征图进行多次图像复原处理后的结果作为输入参数，进行n次第二迭代处理，得到第二恢复特征图；第二迭代处理包括：对输入参数进行上采样，并进行至少一次图像复原处理；采用卷积层对第二恢复特征图进行处理的结果与待恢复图像相加，得到修复图像。通过上述方法可以实现对待恢复图像的图像修复。

本发明授权基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型在权利要求书中公布了：1.一种基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法，其特征在于，包括： 采用卷积层对待恢复图像进行特征提取，获取初始浅层特征； 将初始浅层特征作为初始输入参数，进行n次第一迭代处理，得到第一恢复特征图；所述第一迭代处理包括：对输入参数进行至少一次图像复原处理，对图像复原处理后的输出特征进行下采样；所述图像复原处理用于实现全局特征与局部特征的协同建模处理；所述图像复原处理包括：采用沙漏注意力对输入特征查询提取目标查询向量，并对所述输入特征采用非局部top‑k采样获取目标键和目标值，将所述目标查询向量、所述目标键和所述目标值进行自注意力计算后与所述输入特征相加，输出第一融合特征；将所述第一融合特征归一化后分别输入全局特征压缩支路和深度卷积提取支路；通过所述全局特征压缩支路的标准FFN网络对归一化处理后的第一融合特征进行处理，输出第一分支特征；通过所述深度卷积提取支路的FNN网络对归一化处理后的第一融合特征进行处理，输出第二分支特征；对所述第一分支特征和所述第二分支特征进行融合并与所述第一融合特征相加生成第二融合特征；其中，所述深度卷积提取支路的FNN网络包括两个全连接层以及位于两个全连接层之间的3×3深度可分离卷积层； 将所述第一恢复特征图进行多次所述图像复原处理后的结果作为输入参数，进行n次第二迭代处理，得到第二恢复特征图；所述第二迭代处理包括：对输入参数进行上采样，对上采样后的输出特征进行至少一次所述图像复原处理； 采用卷积层对所述第二恢复特征图进行处理生成残差特征图，并将所述残差特征图与所述待恢复图像相加，得到修复图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉工程大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。