深圳大學梁永生獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種圖像重建系統的構建及應用方法、系統、設備、介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120298534B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510775056.2,技術領域涉及:G06T11/00;該發明授權一種圖像重建系統的構建及應用方法、系統、設備、介質是由梁永生;劉帥;趙鈺卿;毛青宇;劉彬強設計研發完成,并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種圖像重建系統的構建及應用方法、系統、設備、介質在說明書摘要公布了:本申請涉及圖像處理領域,本申請提出了一種圖像重建系統的構建及應用方法、模型、設備、介質,該方法通過構建兩階段任務解耦架構(即構建由第一階段的質量感知先驗學習模型和第二階段的層次化引導反饋模型組成的初始圖像重建系統)以分別實現JPEG圖像的壓縮先驗特征的提取和圖像重建(即偽影去除),其中,第一階段的架構(即質量感知先驗學習模型)用于對JPEG圖像進行多層次迭代的殘差特征提取操作,得到細粒度的層次化壓縮先驗殘差特征,以捕捉區域間質量的變化;第二階段的架構(即層次化引導反饋模型)用于基于JPEG圖像的壓縮特征和層次化壓縮先驗殘差特征進行對齊和融合處理,能夠捕捉局部偽影的分布特性,提高重建圖像的質量。
本發明授權一種圖像重建系統的構建及應用方法、系統、設備、介質在權利要求書中公布了:1.一種圖像重建系統的構建方法,所述圖像重建系統用于對JPEG圖像進行重建,其特征在于,所述方法包括: 獲取JPEG圖像并基于其構建數據集; 構建初始圖像重建系統,其中,所述初始圖像重建系統包括:質量感知先驗學習模型和層次化引導反饋模型,且: 所述質量感知先驗學習模型被配置為:對所述JPEG圖像進行多層次迭代的殘差特征提取操作,以得到所述JPEG圖像的層次化壓縮先驗殘差特征,其中,所述層次化壓縮先驗殘差特征包括末層壓縮先驗殘差特征;以及對所述末層壓縮先驗殘差特征進行映射操作,以得到所述JPEG圖像的質量因子預測值; 所述層次化引導反饋模型包括:特征提取子模塊、編碼器子模塊和解碼器子模塊,其中, 所述特征提取子模塊被配置為:對所述JPEG圖像進行特征提取操作,以得到所述JPEG圖像的壓縮特征; 所述編碼器子模塊被配置為:對所述層次化壓縮先驗殘差特征和所述壓縮特征進行對齊和融合操作,以得到所述JPEG圖像的局部校準特征,以及根據所述質量因子預測值和所述局部校準特征,計算得到所述JPEG圖像的全局校準編碼特征; 所述解碼器子模塊被配置為:根據所述全局校準編碼特征,計算得到所述JPEG圖像的重建圖像; 利用所述數據集對所述初始圖像重建系統進行多次迭代訓練至收斂,以得到所述圖像重建系統。
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