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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法和相关装置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：CN120088170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510570003.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法和相关装置是由徐树振;吴昊;毕远伟;吕翠翠;逄锦伟;曹贞波;吕生龙;李静敏;王楷瑞设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法和相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像增强或复原技术领域，具体为基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法和相关装置；为解决现有技术中图像修复质量差的技术问题，本发明利用真实数据训练由先验特征提取网络、基于U‑net的掩码组合修复网络和掩码修复网络组成的先验特征修复图像模型，接着基于训练先验特征提取网络、图像添噪网络、图像去噪网络、先验特征估计网络和训练掩码修复网络构建先验特征修复增强图像模型，经训练后，提取训练图像添噪网络、训练图像去噪网络、训练先验特征估计网络和训练掩码修复网络组成图像修复模型，用该模型处理待修复图像，针对特定区域进行高效、高质量的图像修复。

本发明授权基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模式和先验特征生成的图像修复方法，其特征在于，包括如下操作： 待修复图像经图像修复模型处理，得到图像修复结果；图像修复模型包括训练先验特征修复增强图像模型中的训练图像添噪网络、训练图像去噪网络、训练先验特征估计网络和训练掩码修复网络； 训练先验特征修复增强图像模型，是通过利用训练数据集，训练先验特征修复增强图像模型得到的；先验特征修复增强图像模型包括：训练先验特征提取网络、图像添噪网络、图像去噪网络、先验特征估计网络和训练掩码修复网络； 训练先验特征提取网络和训练掩码修复网络是基于训练先验特征修复图像模型得到的； 训练先验特征修复图像模型，是通过利用训练数据集，训练先验特征修复图像模型得到的；先验特征修复图像模型包括：先验特征提取网络、基于U-net的掩码修复组合网络和掩码修复网络； 在先验特征提取网络的处理过程中，将真实标准图像和对应掩码图像进行拼接后，得到拼接图像；将拼接图像的空间信息重排到预设通道维度，将重排后的特征进行拼接操作，得到通道维度增强图；通道维度增强图依次经卷积处理、LReLU激活函数处理、残差块处理、平均池化处理、线性处理和LReLU激活函数处理，得到先验特征图，用于执行经基于U-net的掩码修复组合网络处理的操作； 在掩码修复网络处理的过程中，将先验特征图注入初始修复图，得到初始修复注入先验特征图；初始修复注入先验特征图经若干次的全局与局部注意力融合处理和特征聚合处理，得到注意力聚合特征图；注意力聚合特征图经卷积处理后与掩码图像经残差连接处理，得到先验特征修复图；初始修复图是基于U-net的掩码组合修复网络的输出； 训练数据集是由若干个真实标准图像和对应掩码图像形成的。

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