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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利面向特定下游视觉任务的图像复原方法及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：CN116703753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310525086.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置是由王隽;李兵;胡卫明设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置，其中方法包括：将目标图像的图像特征输入训练好的智能体模型，得到参数调整量；基于参数调整量，对图像复原工具箱中的算法包含的多个调节参数进行调整；使用调整后的图像复原工具箱对目标图像进行处理得到复原图像，基于图像质量评估模型，获取复原图像对应的图像质量分数；将复原图像作为更新的目标图像，并重复上述步骤，直至达到设定终止条件，将获取的多个图像质量分数中的最大值对应的复原图像作为目标图像的图像复原结果输出。从而复原图像直接面向下游视觉任务的需求优化，能在下游视觉任务中获得更好的表现。

本发明授权面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向特定下游视觉任务的图像复原方法，其特征在于，包括： 将目标图像的图像特征输入训练好的智能体模型，得到参数调整量；并基于所述参数调整量，对图像复原工具箱中的算法包含的多个调节参数进行调整； 使用调整后的图像复原工具箱对所述目标图像进行处理得到复原图像，并基于图像质量评估模型，获取所述复原图像对应的图像质量分数； 将所述复原图像作为更新的目标图像，并重复所述得到参数调整量、所述对图像复原工具箱中的算法包含的多个调节参数进行调整、所述得到复原图像以及所述获取所述复原图像对应的图像质量分数的步骤，直至达到设定终止条件，将获取的多个图像质量分数中的最大值对应的复原图像作为所述目标图像的图像复原结果进行输出； 其中，所述智能体模型基于第一样本图像集、所述图像复原工具箱和所述图像质量评估模型训练得到；所述图像质量评估模型根据带有图像质量分数标签的第二样本图像集训练得到；所述图像质量分数标签用于反映所述第二样本图像集中的样本图像在下游视觉任务中的表现； 所述智能体模型的训练方法包括： 从第一样本图像集中选取目标样本图像，对所述目标样本图像进行图像复原处理，获取所述图像复原处理的过程中每一次迭代所对应的训练数据并存储；其中，每一次迭代所对应的训练数据包括：当次迭代中输入图像的图像特征，当次迭代中所述智能体模型输出的参数调整量，当次迭代中输出图像的图像特征，以及当次迭代中所述输出图像与所述输入图像的图像质量分数之差； 从当前存储的所有训练数据中随机选择一条训练数据，基于强化学习算法对所述智能体模型的网络权重进行更新； 在所述智能体模型的训练迭代次数达到第一阈值的情况下，得到训练好的智能体模型；在所述智能体模型的训练迭代次数未达到第一阈值的情况下，从所述第一样本图像集中选取新的目标样本图像，并重复所述对所述目标样本图像进行图像复原处理，所述获取所述图像复原处理的过程中每一次迭代所对应的训练数据并存储，以及所述对所述智能体模型的网络权重进行更新的步骤，直至所述智能体模型的训练迭代次数达到第一阈值，得到训练好的智能体模型。

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