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龙图腾网获悉天目山实验室申请的专利一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复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：CN121258848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511813601.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复方法及系统是由曲桂娴;刘朕鑫;邱天;丁水汀;徐骏;孙鸿轩;罗万垒设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复方法及系统，包括：运用多种不同大小的卷积核对含缺损的无人机航拍图片进行特征提取，生成多尺度特征图集合；基于注意力机制的神经网络模型分析多尺度特征图，定位缺损区域并生成掩膜；构建修复模型，基于修复模型、缺损区域以及掩膜，对多尺度特征图实现端到端的图像修复；运用集成ADCE‑Net的深度感知图像增强体系优化修复图片，输出高质量修复图。本发明实现高质量、智能化修复，提升图片可用性和分析价值，适用于多种复杂拍摄环境下的局部像素缺损修复。

本发明授权一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于局部像素缺损情况下无人机航拍图片的自主恢复方法，其特征在于，所述方法包括： 运用多种不同大小的卷积核对含缺损的无人机航拍图片进行特征提取，生成多尺度特征图集合； 基于注意力机制的神经网络模型分析多尺度特征图，定位缺损区域并生成掩膜； 构建修复模型，基于修复模型、缺损区域以及掩膜，对多尺度特征图实现端到端的图像修复； 运用集成ADCE-Net的深度感知图像增强体系优化修复图片，输出高质量修复图； 修复模型采用智能融合生成对抗网络架构IFGAN，具体包含生成器模块与判别器模块，通过对抗训练机制实现端到端的图像修复； 其中，生成器利用自适应特征重构技术和动态卷积核变形算法生成修复图片； 判别器对生成器输出的修复图片和真实完整图片进行区分，通过对抗训练优化生成器和判别器参数； 运用集成ADCE-Net的深度感知图像增强体系优化修复图片，输出高质量修复图的方法包括：ADCE-Net基于深度学习模型自动学习图片特征，调整亮度、对比度和色彩饱和度，通过生成对抗机制增强细节，输出高质量修复图； 其中，对修复图片亮度、对比度以及饱和度进行调整的方法包括： ； ； 其中，为亮度调整后的图像在像素位置处的亮度值，为初步修复图像在像素位置处的原始亮度值，为亮度缩放因子，用于调整图像整体亮度，亮度偏移量，用于微调亮度的整体提升，为对比度调整后的图像在像素位置的亮度值；是图片的平均亮度值，用于以图像中心亮度为基准进行增强，对比度增强系数，控制图像暗区更暗、亮区更亮的程度； 色彩饱和度调整在HSV色彩空间中进行，HSV空间中饱和度通道为S，调整后的饱和度通道为： ； 式中，表示经过饱和度增强后的饱和度通道值，表示输入图像在HSV色彩空间中饱和度通道S的原始值，为饱和度增强系数； 将调整后的饱和度通道与其他通道合并得到调整后的图片并通过反向传播不断优化生成的细节，最终得到增强细节后的修复图片。

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