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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于递归扩散模型的图像压缩感知重建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：CN121010655B 。

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：202511545477.2，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于递归扩散模型的图像压缩感知重建方法及系统是由仝丰华;董吉明;赵大伟;徐丽娟;于福强;宋维钊设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于递归扩散模型的图像压缩感知重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于递归扩散模型的图像压缩感知重建方法及系统，属于图像处理与压缩感知技术领域，该方法包括：获取待重建的原始图像；对待重建的原始图像进行分块压缩感知采样，获取完整观测值；采用伪逆回投操作对完整观测值进行初始化，得到初始重建图像；利用递归扩散模型，对初始重建图像进行完整重建；其中，在全图域中，以初始重建图像为当前迭代次的图像估计，通过递归扩散模型中的轻量递归UNet子模块和算子条件循环先验子模块，进行多步迭代重建，输出最终的重建图像。本发明通过引入递归细化机制与跨步记忆先验，在少量迭代步数下实现高质量图像重建，且显著降低了计算与存储开销。

本发明授权基于递归扩散模型的图像压缩感知重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于递归扩散模型的图像压缩感知重建方法，其特征在于，包括： 获取待重建的原始图像； 对待重建的原始图像进行分块压缩感知采样，获取完整观测值； 采用伪逆回投操作对完整观测值进行初始化，得到初始重建图像； 利用递归扩散模型，对初始重建图像进行完整重建；其中，在全图域中，以初始重建图像为当前迭代次的图像估计，通过递归扩散模型中的轻量递归UNet子模块和算子条件循环先验子模块，进行多步迭代重建，输出最终的重建图像； 多步迭代重建图像的过程为： 基于当前迭代次的图像估计，结合完整观测值，构建物理引导特征； 将当前迭代次的图像估计和物理引导特征输入至算子条件循环先验子模块中，生成当前迭代次的先验图像和自适应融合门； 将当前迭代次的图像估计输入至轻量递归UNet子模块中，提取当前图像估计的中间特征，再经共享权重的递归单元进行多轮残差细化，得到细化特征，对细化特征还原得到噪声预测，对预测的噪声进行解析式去噪，得到去除噪声后的当前图像估计； 基于自适应融合门，将先验图像和去噪后的当前图像估计进行自适应融合，并执行数据一致性投影对齐测量约束，再通过DDIM更新，得到下一迭代次的图像估计； 不断循环迭代，直至达到设定迭代次数，以最终得到的图像估计为最终的重建图像并输出。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。

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