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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利图像处理方法、设备及计算机可读存储介质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：CN116342418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310300278.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权图像处理方法、设备及计算机可读存储介质是由温阳;赖安宇;曹文明;石武祯;罗彬设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质，所述所述图像处理方法包括以下步骤：确定待处理图像中退化信息对应的概率分布，并基于所述概率分布消除所述退化信息；在消除所述待处理图像中的所述退化信息后，根据所述待处理图像中的图像特征，确定所述待处理图像包含的任务信息和底层信息；根据所述任务信息和所述待处理图像的底层信息，修复所述待处理图像。通过上述方法步骤，能够在即使图像中存在多个不同干扰源产生的干扰时，也可以很好地消除图像中的退化信息，还原出清晰图像。

本发明授权图像处理方法、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括以下步骤： 确定待处理图像中退化信息对应的概率分布，并基于所述概率分布消除所述退化信息； 将所述待处理图像中的图像特征对应的特征序列进行规范化处理； 根据所述规范化处理后的所述特征序列，基于预设神经网络，确定底层信息，所述底层信息包括所述待处理图像的轮廓、边缘、颜色、纹理以及形状特征； 将所述图像特征对应的特征序列，作为任务转换模块的输入参数； 基于所述任务转换模块，对所述特征序列进行解码处理，得到所述图像特征对应的任务特征； 其中，所述任务转换模块将外界引入的可学习的任务类型序列作为查询向量，并以编码器的输出作为被查向量和内容向量，通过多头自注意力机制对所述特征序列进行注意力权重计算，并在经规范化处理后输入前馈神经网络进行映射，输出所述任务特征； 根据所述任务特征，确定任务信息，所述任务特征表征所述待处理图像中需要修复的任务类型，所述任务信息用于补充所述任务类型的细节信息； 通过自适应上采样，计算所述任务信息和所述待处理图像的底层信息分别对应的融合占比； 根据所述任务信息和所述底层信息分别对应的融合占比，通过深度卷积将所述任务信息和所述底层信息进行融合； 其中，在融合过程中，采用插值算法在所述待处理图像的像素点之间插入新元素，并按照前一阶段下采样与后一阶段上采样对应融合的方式进行多阶段融合； 基于融合后的图像，计算所述图像对应的损失参数； 根据所述损失参数，调整下一次融合的融合占比，最终修复所述待处理图像。

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