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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇濠漢信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120355632B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510855077.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權(quán)一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法是由王曉鵬;戴相龍;李學(xué)鈞;胡彬;何成虎;蔣勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取圖像樣本集，將待恢復(fù)圖像與對(duì)應(yīng)目標(biāo)圖像組成樣本對(duì)輸入圖像恢復(fù)模型；對(duì)待恢復(fù)圖像進(jìn)行卷積預(yù)處理，提取尺寸為W×H×C的第一特征圖；基于線性注意力機(jī)制建立窗口與通道維度注意力，獲取融合注意力輸出特征，重復(fù)K次輸出最終特征圖；對(duì)最終特征圖進(jìn)行卷積后處理，并與待恢復(fù)圖像殘差連接，生成恢復(fù)圖像；基于目標(biāo)圖像構(gòu)建損失函數(shù)，通過(guò)梯度下降法優(yōu)化圖像恢復(fù)模型參數(shù)。進(jìn)而達(dá)成降低計(jì)算復(fù)雜度、提高模型效率、增強(qiáng)模型適用性和性能，同時(shí)保持或提升圖像恢復(fù)質(zhì)量的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種融合線性注意力機(jī)制的圖像恢復(fù)方法，其特征在于，包括： 獲取圖像樣本集，將待恢復(fù)圖像與對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像組成樣本對(duì)，輸入至圖像恢復(fù)模型，其中，所述圖像恢復(fù)模型的輸出為恢復(fù)后圖像； 對(duì)所述待恢復(fù)圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用卷積操作提取第一特征圖，其中，所述第一特征圖的尺寸為W×H×C，W和H分別為圖像寬度和高度，C為卷積通道數(shù)，W、H、C均為大于0的正整數(shù)； 基于線性注意力機(jī)制對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行窗口維度注意力建立和通道維度注意力建立，并獲取融合注意力輸出特征； 重復(fù)K次，獲取K個(gè)所述融合注意力輸出特征，輸出為最終特征圖； 對(duì)所述最終特征圖進(jìn)行基于卷積的后處理操作，并將卷積結(jié)果與所述待恢復(fù)圖像進(jìn)行殘差連接，獲取所述恢復(fù)后圖像； 構(gòu)建基于所述目標(biāo)圖像的損失函數(shù)，采用梯度下降法對(duì)所述圖像恢復(fù)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化更新； 其中，基于線性注意力機(jī)制對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行窗口維度注意力建立和通道維度注意力建立，并獲取融合注意力輸出特征，包括： 對(duì)所述第一特征圖進(jìn)行窗口劃分，獲得子特征圖集合，并對(duì)每個(gè)子特征圖計(jì)算子窗口注意力特征，集成得到窗口注意力特征； 在通道維度上將所述第一特征圖劃分為通道子塊集合，并對(duì)每個(gè)通道子塊計(jì)算子通道注意力特征，集成得到通道注意力特征； 根據(jù)所述第一特征圖、所述窗口注意力特征及所述通道注意力特征計(jì)算所述融合注意力特征圖。

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