基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请提出了一种基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型，涉及图像修复技术领域，包括：采用卷积层对待恢复图像进行特征提取，获取初始浅层特征；将初始浅层特征作为初始输入参数，进行n次第一迭代处理，得到第一恢复特征图；第一迭代处理包括：对输入参数进行至少一次图像复原处理，并进行下采样；将第一恢复特征图进行多次图像复原处理后的结果作为输入参数，进行n次第二迭代处理，得到第二恢复特征图；第二迭代处理包括：对输入参数进行上采样，并进行至少一次图像复原处理；采用卷积层对第二恢复特征图进行处理的结果与待恢复图像相加，得到修复图像。通过上述方法可以实现对待恢复图像的图像修复。

《基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025109683473，当前法律状态为已下证，由武汉工程大学提出申请，发明人为华夏;潘明冲;吕亚楠;吴锦梦;元海文;洪汉玉，申请日期为2025-07-14，公开（公告）日期为2025-10-03，国际专利分类号（IPC）为 G06T5/00(2024.01)I;G06V10/40(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请提出了一种基于非局部信息强制性建模的高效图像复原方法和模型，涉及图像修复技术领域，包括：采用卷积层对待恢复图像进行特征提取，获取初始浅层特征；将初始浅层特征作为初始输入参数，进行n次第一迭代处理，得到第一恢复特征图；第一迭代处理包括：对输入参数进行至少一次图像复原处理，并进行下采样；将第一恢复特征图进行多次图像复原处理后的结果作为输入参数，进行n次第二迭代处理，得到第二恢复特征图；第二迭代处理包括：对输入参数进行上采样，并进行至少一次图像复原处理；采用卷积层对第二恢复特征图进行处理的结果与待恢复图像相加，得到修复图像。通过上述方法可以实现对待恢复图像的图像修复。

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