南昌大学邓庚盛获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种高分辨率图像去摩尔纹方法、系统、设备及介质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：CN120259115B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510748305.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种高分辨率图像去摩尔纹方法、系统、设备及介质是由邓庚盛;洪健;邹伟平;鄢志辉;陈国鹏;尹华广设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高分辨率图像去摩尔纹方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉的图像恢复领域，公开了一种高分辨率图像去摩尔纹方法、系统、设备及介质，该方法采用U型的多级编码器‑解码器结构，旨在应对摩尔纹多频段分布的问题；通过构建同一语义级别的特征金字塔，并在特征金字塔的各层尺度分支上集成空洞残差稠密模块，以实现同一语义级别的多尺度特征提取和摩尔纹纹理去除，结合多层次残差稠密连接和空洞卷积；通过增强注意力门对所提取的同一语义级别的不同尺度特征进行动态融合，通过将普通卷积替换为分组卷积并引入高效通道注意力模块来增强特征融合；通过构建像素损失、感知损失和颜色损失的联合损失函数优化模型训练，并引入深度监督策略，以增强训练的稳定性。
本发明授权一种高分辨率图像去摩尔纹方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率图像去摩尔纹方法，其特征在于，包括以下步骤： 选择用于高分辨率图像去摩尔纹任务的图像数据集，所述图像数据集包含摩尔纹的图像集合和无摩尔纹的真实图像集合； 构建基于金字塔特征提取和注意力特征融合的高分辨率图像去摩尔纹模型，所述模型采用U型编码器-解码器架构，并在每个编码器和解码器中构建同一语义级别的特征金字塔以进行特征提取，通过空洞残差稠密模块去除摩尔纹纹理，通过增强注意力门对同一语义级别的不同尺度特征进行动态融合； 构建用于所述模型的联合损失函数，所述联合损失函数包括像素损失函数、感知损失函数和颜色损失函数； 使用所述图像数据集和所述联合损失函数来训练所述模型，使所述模型学习从摩尔纹的图像到无摩尔纹的真实图像的转换； 使用完成训练的所述模型来去除高分辨率图像中的摩尔纹。
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