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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种提升高层视觉任务性能的无监督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：CN119048375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411101434.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种提升高层视觉任务性能的无监督图像复原方法及装置是由金枝;吴嘉炜设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提升高层视觉任务性能的无监督图像复原方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提升高层视觉任务性能的无监督图像复原方法及装置，该方法包括：构建初始恢复图像和高层视觉任务期望输入图像的联合分布，并基于变分推断获取优化目标；基于门控融合模块以及变换模块，构建轻量化网络；根据所述优化目标以及所述轻量化网络，构造无监督损失函数；根据所述轻量化网络以及所述无监督损失函数，通过未配对图像进行无监督训练，进而对目标输入图像进行恢复，得到目标恢复图像。本发明能够提升高层视觉任务的性能，提高图像复原的性能，可以广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权一种提升高层视觉任务性能的无监督图像复原方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种提升高层视觉任务性能的无监督图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建初始恢复图像和高层视觉任务期望输入图像的联合分布，并基于变分推断获取优化目标，包括：将原始退化图像输入恢复模型，得到所述初始恢复图像；通过变分推断近似所述初始恢复图像和所述高层视觉任务期望输入图像的所述联合分布，得到参数化分布；最小化所述联合分布以及所述参数化分布之间的KL散度，得到优化目标；所述优化目标包括第一优化项以及第二优化项；所述优化目标的表达式为： ； 其中，内容保留项为所述第一优化项，最大边界似然项为所述第二优化项； 式中，代表优化目标；代表初始恢复图像；代表干净图像，即高层视觉任务期望输入图像；代表服从由参数定义的分布的随机变量的期望值；代表在给定初始恢复图像的条件下干净图像所服从的参数化分布的期望值；代表在给定干净图像的情况下初始恢复图像所服从的联合分布；代表在与相关的高级视觉标签的条件下干净图像所服从的联合分布；代表与相关的高级视觉标签；代表所有数据中高级视觉任务感兴趣的对象； 基于门控融合模块以及变换模块，构建轻量化网络； 根据所述优化目标以及所述轻量化网络，构造无监督损失函数； 根据所述轻量化网络以及所述无监督损失函数，通过未配对图像进行无监督训练，进而对目标输入图像进行恢复，得到目标恢复图像； 将原始退化图像以及所述初始恢复图像输入所述门控融合模块进行权重的提取，得到初始权重； 通过激活函数，对所述初始权重进行处理，得到门控融合权重； 根据所述原始退化图像、所述初始恢复图像以及所述门控融合权重，生成第一融合图像； 将所述第一融合图像输入所述变换模块； 对所述第一融合图像进行转换，得到变换图像。

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