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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种视觉任务驱动的降质图像复原方法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：CN117011165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310760151.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种视觉任务驱动的降质图像复原方法是由赵峰;杨子正设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉任务驱动的降质图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像复原领域，具体涉及一种视觉任务驱动的降质图像复原方法，该方法包括：从训练数据输入提取初始特征，计算训练数据归一化之后的特征；将初始特征与归一化之后的特征进行自适应结合得到融合特征；通过傅里叶变换，将初始特征转换到频域空间获得其统计信息，通过统计信息对输入的降质图像特征进行动态修复得到复原的特征，根据复原的特征重建图像，并对语义感知解码器SAD和内在语义增强模块ISE进行单独训练，得到完成训练的图像复原模型；使用完成训练的图像复原模型对输入的降质图像进行复原。本发明可以更直接地对图像的语义信息进行增强，能够更好的适配于下游的高层语义识别任务；本发明可以同时针对多种降质图像进行恢复。

本发明授权一种视觉任务驱动的降质图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉任务驱动的降质图像复原方法，其特征在于，构建一个图像复原模型，将降质图像输入图像复原模型进行复原，复原后的图像保持降质图像语义，该方法包括以下步骤： 步骤一，准备一批降质的图像以及降质图像对应的标签干净图像作为训练数据； 步骤二，将训练数据输入到已有的高层语义特征提取器中得到对应的初始特征，通过内在语义增强模块ISE中的降质归一化与补偿模块DNC计算训练数据归一化之后的特征，，为内在语义增强模块ISE中降质归一化与补偿模块DNC的个数； 步骤三，将初始特征与归一化之后的特征利用注意力机制进行自适应结合，得到融合特征； 步骤四，将初始特征与融合特征输入到内在语义增强模块ISE中的傅里叶引导模块FGM中，通过傅里叶变换，将初始特征转换到频域空间获得其统计信息，通过统计信息对输入的降质图像特征进行动态修复，得到指引图M； 步骤五，使用指引图M对所有融合特征进行特征加权得到复原的特征； 步骤六，将复原的特征输入语义感知解码器SAD，如果对应的训练数据为标签干净图像，则语义感知解码器SAD生成预测干净图像；如果对应的训练数据为降质图像，则语义感知解码器SAD生成非正常图像； 步骤七，定义语义感知解码器SAD训练的总损失函数； 步骤八，固定高层语义特征提取器的参数，根据总损失函数训练语义感知解码器SAD； 步骤九，定义内在语义增强模块ISE的语义损失函数和重建损失函数； 步骤十，固定语义感知解码器SAD的参数，根据语义损失函数与重建损失函数训练内在语义增强模块ISE，得到完成训练的图像复原模型； 步骤十一，使用完成训练的图像复原模型对输入的降质图像进行复原。

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