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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法和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：CN117893622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311696548.X，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法和装置是由王恒友;李浩诚设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法和装置。方法包括：基于预设判别估计器，输入待处理图像，输出显著性特征图；拆分所述待处理图像，得到待处理图像块；根据所述显著性特征图和所述待处理图像块，计算所述待处理图像对应的块采样率；根据所述待处理图像和所述块采样率，计算得到截断采样矩阵；根据各所述块采样率和所述截断采样矩阵，对所述待处理图像进行采样和重建，得到第一重建图像；基于预设深度矩阵因子分解重构网络，对所述第一重建图像和所述块采样率优化重建，输出第二重建图像。

本发明授权基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度矩阵因子分解网络的压缩感知重建方法，其特征在于，包括： 基于预设判别估计器，输入待处理图像，输出显著性特征图；所述显著性特征图表征待处理图像上的信息量分布； 拆分所述待处理图像，得到待处理图像块； 根据所述显著性特征图和所述待处理图像块，计算所述待处理图像对应的块采样率； 根据所述待处理图像块和所述块采样率，计算得到截断采样矩阵；所述截断采样矩阵来自与任意采样率兼容的统一采样矩阵； 根据各所述块采样率和所述截断采样矩阵，对所述待处理图像进行采样和重建，得到第一重建图像； 基于预设深度矩阵因子分解重构网络，对所述第一重建图像和所述块采样率优化重建，输出第二重建图像； 所述基于预设深度矩阵因子分解重构网络，对所述第一重建图像和所述块采样率优化重建，输出第二重建图像，包括： 所述深度矩阵因子分解重构网络包括梯度下降算法、迭代网络、特征提取器、U‑Net网络和可学习的NAFBlock； 根据所述梯度下降算法和所述第一重建图像，确定块梯度下降重建图像； 根据所述第一重建图像、所述块梯度下降重建图像和预设初始网络参数，基于所述迭代网络，得到迭代图像，根据所述迭代图像和所述块采样率，基于所述特征提取器和所述U‑Net网络，得到特征图像，根据所述特征图像，基于所述可学习的NAFBlock，得到第二重建图像。

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