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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统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：CN120931534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511456125.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统是由张涛;邰士佳;付莹;颜成钢设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统。本发明采用双循环优化扩散模型来实现复图像恢复，其包括外循环优化、内循环优化；外循环优化中，时间步从最大迭代步T递减至0,在每一个时间步利用扩散模型来逐步减少图像中的噪声，对复图像的幅度和相位实现从完全的随机噪声到清晰图像的重建；内循环优化对外循环优化中每个时间步去噪后图像进行优化，并作为外循环优化下一时间步的初始值。本发明能够实现对复图像幅度和相位图像的有效恢复，并依托扩散模型强大的学习与重构能力，显著提升重构后的幅度和相位图像质量，在复图像恢复领域展现出卓越的性能优势。

本发明授权一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标复图像以及对应真实场景下的低分辨率强度图像，并构建数据集； 构建双循环优化扩散模型，利用数据集对双循环优化扩散模型进行预训练；所述双循环优化扩散模型包括外循环优化、内循环优化；所述外循环优化中，时间步从最大迭代步T递减至0,在每一个时间步利用扩散模型来逐步减少图像中的噪声，最终对复图像的幅度和相位实现从完全的随机噪声到清晰图像的重建；所述内循环优化对外循环优化中每个时间步去噪后图像进行优化，并作为外循环优化下一时间步的初始值； 以待恢复的低分辨率强度图像的幅度图像、相位图像经预训练的双循环优化扩散模型中外循环优化，恢复得到对应复图像的幅度图像、相位图像； 所述外循环优化包括两个扩散模型； 所述内循环优化采用卷积神经网络对外循环优化每个时间步去噪后图像进行优化，具体是： 将两个扩散模型的反向马尔可夫链过程每个时间步去噪后幅度图像和相位图像作为卷积神经网络的输入，通过点扩散函数与去噪后幅度图像和相位图像进行卷积运算，再经过激活层和加法层处理后，最终捕捉得到预测强度图像； 基于损失函数loss梯度下降反向优化，将去噪后幅度图像和相位图像作为下一时间步外循环优化两个扩散模型的输入图像，相应地更新卷积神经网络输入的去噪后图像。

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