买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院申请的专利一种语义引导的极端过曝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：CN119205573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410939387.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种语义引导的极端过曝图像修复方法是由梁栋;徐峥岩;李雅超;黄圣君设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义引导的极端过曝图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义引导的极端过曝图像修复方法。方法包括以下步骤：一、获取数据集，划分为训练集和测试集；二、提取过曝图像的亮度信息，生成亮度图；三、构建过曝图像亮度校正网络模型；四、训练过曝图像亮度校正网络模型；五、使用训练好的模型对过曝图像进行校正，生成校正后的图像和亮度饱和区域的掩码；六、构建预训练好的亮度饱和补全网络模型，利用校正后的图像、语义图和亮度提示词进行信息补全；七、将补全后的亮度饱和区域与非饱和区域融合，得到最终输出的图像。本发明将语义信息应用于图像恢复过程，有效地指导和约束恢复，产生视觉愉悦和语义连贯的结果。

本发明授权一种语义引导的极端过曝图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种语义引导的极端过曝图像修复方法，其特征在于，包括： 获取数据集，所述数据集内包括过曝图像Ih，将所述数据集划分为训练集和测试集；逐像素地提取输入的过曝图像Ih的亮度信息得到亮度图B；构建过曝图像亮度校正网络模型，将训练集中的过曝图像Ih和该过曝图像Ih对应的亮度图B输入到过曝图像亮度校正网络模型；判断是否完成对过曝图像Ih的训练，是否完成所有训练轮次，得到训练好的过曝图像亮度校正网络模型；将过曝图像Ih送入训练好的过曝图像亮度校正网络模型得到校正后的图像Ic，对校正后的图像Ic分别经过语义分割和亮度提取操作，得到语义图S和亮度饱和区域的掩码M；搭建预训练好的亮度饱和补全网络模型，将校正后的图像Ic作为输入，引入语义图S利用语义信息对亮度饱和区域的掩码M进行信息补全，同时引入亮度提示词P以控制信息补全部分的亮度避免过曝或者亮度过低；将经过信息补全后的亮度饱和区域与经过亮度矫正后的非饱和区域按照亮度饱和区域的掩码M进行融合得到最终输出Io； 亮度饱和补全网络模型包括变分自动编码器VAE、去噪U-Net、语义控制网络和CLIP文本编码器：变分自动编码器VAE处理校正后的图像Ic以产生潜在特征，然后对其进行随机噪声处理以产生有噪声的潜在特征zt；为了确保恢复的图像的亮度过饱和部分与原始特征在语义上一致，将语义图S输入到语义控制网络中以提取语义条件c，这指导了预先训练的噪声预测网络∈θ预测添加到潜在特征中的噪声；此外，CLIP文本编码器提取文本引导条件y，将提示词与生成的图像的亮度联系起来；引导噪声预测表示为： 其中k是调整引导强度的一个因素，t指的是时间步数，表示引导条件为空； 在噪声预测之后，使用DDIM采样器来加速采样过程并逐渐去噪以获得去噪后的特征z0： 其中η通常设置为0，α和σ是预定义的超参数，∈表示随机高斯噪声。

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南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。