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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统及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：CN119515731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311022829.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统及方法是由孔令和;张佳乐;陈贵海;王振;闵卫东设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统及方法，包括：图像特征提取模块、特征感知模块、基于密集采样和自适应稀疏采样的Transformer特征处理模块和图像重构模块，本发明能够根据图像内部表征信息，同时提取图像的局部特征信息和全局特征信息，在保证计算效率的同时更有效地调整特征之间的关联性，重构出高质量的图像并显著提升模型性能。

本发明授权基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密集采样和自适应稀疏采样的图像复原系统，其特征在于，包括：图像特征提取模块、特征感知模块、基于密集采样和自适应稀疏采样的Transformer特征处理模块和图像重构模块，其中：图像特征提取模块根据输入的低质量图像，进行图像特征提取处理，得到第一特征，特征感知模块根据第一特征，进行特征内部信息感知和计算处理，得到更新后的第二特征和学习到的可变稀疏系数I；Transformer特征处理模块根据第二特征和可变稀疏系数I进行特征内token注意力交互处理，得到更新后的结果特征，图像重构模块根据处理后的结果特征，进行重构得到高质量图像； 所述的Transformer特征处理模块包括：K个残差模块组RG和映射层Mapping，其中：残差模块组接收特征感知模块的输出结果，循环处理至满足处理的残差模块组数量达到K，得到处理后的图像特征；映射层根据图像特征进行一层3×3卷积处理，得到映射后的特征；映射后的特征和最开始输入的特征通过跳跃连接相加后，得到更新后的结果特征； 所述的残差模块组包括：总模块数为N的密集采样Transformer子模块DTB、自适应稀疏采样Transformer子模块STB和映射层，其中：第2i-1个子模块设置为密集采样Transformer子模块，第2i个子模块设置为自适应稀疏采样Transformer子模块，最后一个处理单元设置为映射层，其中：第i个子模块接收第i-1个子模块的输出结果，经过内部特征处理，得到新的图像特征，由此循环直到处理特征的Transformer子模块数量达到N，映射层根据处理后的图像特征，进行一层3×3卷积处理，得到映射后的特征，随后映射后的特征和第1个子模块的输入特征通过跳跃连接相加，得到输出特征； 所述的图像重构模块包括：预处理单元、上采样单元Upsample以及输出单元，其中：预处理单元根据特征处理模块输出的特征，进行3×3卷积处理，得到新的特征；上采样单元根据预处理单元输出结果，进行一次3×3卷积处理和一次shuffle处理，得到上采样后特征结果；输出单元基于超分辨率任务或去噪、去压缩伪影任务，分别根据上采样后特征结果进行一次3×3卷积处理得到输出后高质量图像或根据特征处理模块输出的特征作为输入，进行一次3×3卷积处理，处理后的结果通过跳跃连接与输入的低质量图像相加，得到最后的高质量图像。

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