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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法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：CN115829876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211616971.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法是由霍智勇;胡山林设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体地说，是一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法，通过引入注意力机制，对潜在编码进行多头自注意力优化，实现了最优潜在编码的语义特征权重分配；对潜在编码和多分辨率尺度特征图两者使用多头交叉注意力优化，实现了将多尺度特征图的空间特征引入潜在编码，增强了特征图的空间特征与潜在编码的语义特征的相关性，显著提高了潜在编码的表达能力，解决了重建图像忠实度不高和纹理细节不够丰富这个关键问题。

本发明授权一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力机制的真实退化图像盲修复方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取用于训练的高度退化图像数据集；步骤2：对步骤1中的训练数据集进行预处理，进行尺度缩放，生成图像的标签；步骤3：使用U-Net中的编码器，对输入的图像进行潜在编码映射，得到初步的潜在编码，其与W+潜在编码的维度一致；步骤4：使用U-Net中的解码器，生成多分辨率尺度的特征图；步骤5：利用注意力机制对步骤3和4中生成的潜在编码和多尺度特征图进行优化处理，对潜在编码使用多头自注意力机制优化，优化编码器对潜在编码中语义特征的选择，将特征图作为查询匹配的信息源而潜在编码作为查询标志，使用多头交叉注意力机制将特征图中的空间特征引入潜在编码中，增强特征图的局部细节和全局上下文一致性，完成对潜在编码的优化以提高其语义表达能力；步骤6：把经过步骤5优化后的潜码作为输入送入预训练StyleGAN2生成器，并将步骤4中多尺度特征图嵌入到StyleGAN2生成过程的对应生成层中，实现对预训练生成器潜在空间的嵌入扩展，然后得到重建的图像；步骤7：使用损失函数对输入图像的GT和重建图像进行损失值计算，对网络进行反向传播处理，进行网络超参数迭代优化，最终得到训练好的模型；步骤8：基于训练好的模型对真实退化的模糊图像的进行盲修复重建，将模糊图像送入步骤7训练好的模型进行盲修复以得到高质量且忠实度高的重建图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。