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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利盲图像修复方法及系统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：CN119941584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510423729.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权盲图像修复方法及系统是由闵卫东;项洪越;韩清设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本盲图像修复方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种盲图像修复方法及系统，属于计算机视觉技术领域。方法包括获取图像数据集并预处理，得到破损图像数据集；构建高鲁棒性盲图像修复网络模型，并根据破损图像数据集中的部分数据对高鲁棒性盲图像修复网络模型进行训练，并根据另一部分数据对训练后的高鲁棒性盲图像修复网络模型进行测试；将目标破损图像输入测试后的高鲁棒性盲图像修复网络模型进行处理，得到目标破损图像的目标修复图像；全局局部特征分析模块以从全局和局部两个不同层面上分别对目标破损图像进行分析，有效提高破损区域的定位精度；通过自适应特征聚合模块对卷积特征进行增强，并传递至转置卷积模块，有效提高图像修复性能，生成高质量修复图像。

本发明授权盲图像修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种盲图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像数据集，对所述图像数据集进行预处理，得到破损图像数据集；构建高鲁棒性盲图像修复网络模型，所述高鲁棒性盲图像修复网络模型包括破损区域定位子网络和高鲁棒性修复子网络；所述破损区域定位子网络包括多个环形残差模块和一个全局局部特征分析模块，所述破损区域定位子网络对目标破损图像进行定位处理，得到破损区域定位图像；具体为：所述目标破损图像输入所述破损区域定位子网络，所述多个环形残差模块对所述目标破损图像进行处理，得到粗略定位特征图；所述全局局部特征分析模块对所述粗略定位特征图和所述目标破损图像进行处理，得到所述破损区域定位图像；所述高鲁棒性修复子网络包括多个不同的卷积模块、多个不同的转置卷积模块、多个相同的残差模块、一个转置卷积输出模块和一个自适应特征融合模块；所述卷积模块数量比所述转置卷积模块数量多一个；所述高鲁棒性修复子网络根据所述破损区域定位图像对所述目标破损图像进行修复处理，得到目标修复图像；具体为：多个所述卷积模块根据所述破损区域定位图像逐级对所述目标破损图像进行处理，得到多个不同尺度的卷积特征；多个所述残差模块逐级对最后一个所述卷积模块输出的所述卷积特征进行处理，并通过最后一个残差模块输出残差卷积特征；所述自适应特征聚合模块通过多个重编码层分别对多个所述卷积特征进行处理，得到多个强化编码特征，并对多个所述强化编码特征进行通道连接，得到自适应融合特征；将自适应融合特征通过跳跃连接传递到所有转置卷积模块中，并通过第一个所述转置卷积模块对残差卷积特征和自适应融合特征进行处理，得到转置特征；除第一个所述转置卷积模块外的所有转置卷积模块，根据所述自适应融合特征逐级对所述转置特征进行处理，得到目标特征；所述转置卷积输出模块对所述目标特征进行处理，得到所述目标修复图像；根据所述破损图像数据集中的部分数据对所述高鲁棒性盲图像修复网络模型进行训练，并根据另一部分数据对训练后的所述高鲁棒性盲图像修复网络模型进行测试；将目标破损图像输入测试后的所述高鲁棒性盲图像修复网络模型进行处理，得到所述目标破损图像的目标修复图像。

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