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龍圖騰網恭喜云南大學申請的專利一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法及系統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：CN114155171B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202111528555.X，技術領域涉及：G06T5/77；該發明授權一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法及系統是由陳杰;李海江;李海燕;余鵬飛;郭磊設計研發完成，并于2021-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法及系統，所述修復方法包括：構建結構修復網絡；將待修復的圖片輸入至所述結構修復網絡，得到結構修復后的圖片；構建細節修復網絡；將所述結構修復后的圖片輸入至所述細節修復網絡，得到細節修復后的圖片；獲取真實圖像；采用所述真實圖像對雙頻譜歸一化鑒別器網絡進行訓練；將所述細節修復后的圖片輸入至訓練好的雙頻譜歸一化鑒別器，得到最終的修復圖像。本發明中的上述方法提高了在修復復雜背景和紋理的大面積缺失時的修復效果。

本發明授權一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于密集多尺度融合的圖像修復方法，其特征在于，所述修復方法包括：構建結構修復網絡；所述結構修復網絡包括：第一編碼模塊和第一解碼模塊；所述第一編碼模塊包括：第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第四卷階層和第一十六層密集多尺度空洞卷積融合層；所述第一卷積層、所述第二卷積層、所述第三卷積層、所述第四卷階層和所述第一十六層密集多尺度空洞卷積融合層依次連接；所述第一解碼模塊包括：第五卷積層、第一反卷積層、第六卷積層、第一上采樣層以及第七卷積層；所述第五卷積層、所述第一反卷積層、所述第六卷積層、所述第一上采樣層以及第七卷積層依次連接；所述第五卷積層還與所述第一十六層密集多尺度空洞卷積融合層連接；將待修復的圖片輸入至所述結構修復網絡，得到結構修復后的圖片；構建細節修復網絡；所述細節修復網絡包括：第二編碼模塊和第二解碼模塊；所述第二編碼模塊包括兩層，第一層包括：第八卷積層、第九卷積層、第十卷積層、第十一卷積層、自注意力機制層、第十二卷積層及第十三卷積層；所述第八卷積層、第九卷積層、第十卷積層、第十一卷積層、自注意力機制層、第十二卷積層及第十三卷積層依次連接；第二層包括：第十四卷積層、第十五卷積層、第十六卷積層、第十七卷積層以及第二十六層密集多尺度空洞卷積融合層，所述第十四卷積層、第十五卷積層、第十六卷積層、第十七卷積層以及第二十六層密集多尺度空洞卷積融合層依次連接；所述第二解碼模塊包括：第一網絡連接層、第二反卷積層、第十八卷積層、上采樣層、第十九卷積層以及第二十卷積層；所述第一網絡連接層、第二反卷積層、第十八卷積層、上采樣層、第十九卷積層以及第二十卷積層依次連接；所述第一網絡連接層分別與所述第十三卷積層和所述第二十六層密集多尺度空洞卷積融合層連接；將所述結構修復后的圖片輸入至所述細節修復網絡，得到細節修復后的圖片；獲取真實圖像；采用所述真實圖像對雙頻譜歸一化鑒別器網絡進行訓練；將所述細節修復后的圖片輸入至訓練好的雙頻譜歸一化鑒別器，得到最終的修復圖像；所述訓練好的雙頻譜歸一化鑒別器網絡包括：全局分支鑒別層、局部分支鑒別層、第二網絡連接層、第三全連接層和sigmod層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人云南大學，其通訊地址為：650091 云南省昆明市翠湖北路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。