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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复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：CN116939226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310702149.3，技术领域涉及：H04N19/85；该发明授权一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置是由马展;孔玉卓;陆明设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置。该方法包括以下步骤：S1，通过一个端到端的智能图像编码系统得到在低码率时平滑且缺失高频信息的压缩图像；S2，使用生成式残差修复网络对压缩图像与原始图像的残差进行编码，并将解码得到的残差加回到压缩图像上得到重建图像；S3，引入判别器，使用生成对抗网络损失函数对生成式残差修复网络进行优化。本发明实现了更好的主观质量效果。

本发明授权一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，通过一个端到端的智能图像编码系统得到在低码率时平滑且缺失高频信息的压缩图像； S2，使用生成式残差修复网络对压缩图像与原始图像的残差进行编码，并将解码得到的残差加回到所述压缩图像上得到重建图像； 所述生成式残差修复网络的具体处理步骤包括： S21，将智能图像编码系统的输出图像与原始图像相拼接，并送入编码器对其进行非线性变换和降维得到中间向量； S22，随机初始化一个码本，通过最邻近搜索将中间向量映射为码本中的一个向量，在训练的过程中不断更新码本使得码本中的向量与中间向量的欧式距离达到最小，并对该向量在码本中的索引进行编码得到码流； S23，在解码端解析码流得到索引，并根据索引值查找码本得到对应的向量，替代成为解码端对应位置的向量； S3，引入判别器，使用生成对抗网络损失函数对生成式残差修复网络进行优化，具体步骤包括： S31，将步骤S2经过生成式残差修复网络后的残差图像与步骤S1的压缩图像相加得到重建图像，然后将重建图像与原始图像一起送入判别器中进行鉴别； S32，使用生成对抗网络损失函数监督判别器参数的训练，对生成式残差修复网络进行优化，以产生更好的主观重建结果。

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