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龙图腾网获悉天翼数字生活科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的失真图像重建方法及相关装置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：CN116109537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310143991.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于深度学习的失真图像重建方法及相关装置是由许文华;朱学坤;徐秋设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的失真图像重建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的失真图像重建方法及相关装置，方法包括：根据高清图像集构建失真图像重建训练集，失真图像重建训练集包括预置失真图像和对应的预置图像重建矩阵；采用失真图像重建训练集对初始DFISTA网络模型进行网络层梯度式迭代训练，得到预设DFISTA网络模型，初始DFISTA网络模型根据FISTA算法和深度神经网络构建；通过预设DFISTA网络模型对当前失真图像进行图像重建，得到失真图像重建矩阵。模型通过梯度迭代方式训练，不仅可以确保模型的准确可靠性，还能加快模型的收敛速度。因此，本申请能解决现有技术要么过于复杂，要么缺乏准确性，导致实际的失真图像处理效果较差的技术问题。

本发明授权一种基于深度学习的失真图像重建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的失真图像重建方法，其特征在于，包括： 根据高清图像集构建失真图像重建训练集，所述失真图像重建训练集包括预置失真图像和对应的预置图像重建矩阵，具体过程为： 将高清图像集分别进行失真处理和矩阵表达操作，得到预置失真图像和对应的预置图像重建矩阵； 将所述预置失真图像作为训练输入数据，同时将所述预置图像重建矩阵作为训练输出实际标签，得到失真图像重建训练集； 采用所述失真图像重建训练集对初始DFISTA网络模型进行网络层梯度式迭代训练，得到预设DFISTA网络模型，所述初始DFISTA网络模型根据FISTA算法和深度神经网络构建，具体过程为： 根据FISTA算法和深度神经网络构建初始DFISTA网络模型，所述初始DFISTA网络模型包括初始梯度下降步长； 采用所述失真图像重建训练集对所述初始DFISTA网络模型进行网络层梯度式迭代训练，并计算出中间重建结果向量； 若所述中间重建结果向量满足预设重建需求，则停止训练，得到预设DFISTA网络模型； 通过所述预设DFISTA网络模型对当前失真图像进行图像重建，得到失真图像重建矩阵。

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天翼数字生活科技有限公司，其通讯地址为：200000 上海市静安区万荣路1256、1258号1423室；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”。

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