浙江优众新材料科技有限公司请求不公布姓名获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江优众新材料科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子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：CN119784623B 。
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：202510287440.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子设备及介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子设备及介质，该方法包括步骤：使用包含有金属超透镜的金属成像系统获取真实场景中的图像，并将图像输入至图像恢复架构中，以获得恢复后的输出图像。图像恢复架构至少包括图像恢复模块和鉴别器；图像恢复模块被配置为将输入的图像通过图像恢复模型进行重建，以获得重建图像；鉴别器被配置为以重建图像和真实图像分别进行快速傅里叶变换后所得到的频域图像执行对抗性学习。本发明的优点在于将金属成像系统和图像恢复架构相结合，其中金属成像系统采用超平面透镜表现出更强的性能，而图像恢复架构采用端到端的恢复框架，可以应对传统方法导致位置信息丢失的不足。
本发明授权一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，包括步骤：使用包含有金属超透镜的金属成像系统获取真实场景中的图像，并将所述图像输入至图像恢复架构中，以获得恢复后的输出图像； 所述图像恢复架构至少包括图像恢复模块和鉴别器；所述图像恢复模块被配置为将输入的图像通过图像恢复模型进行重建，以获得重建图像；所述鉴别器被配置为以重建图像和真实图像分别进行快速傅里叶变换后所得到的频域图像执行对抗性学习，以得到鉴别器和图像恢复模型之间的对抗损失；所述对抗损失被反馈至图像恢复模型以对其进行训练； 所述对抗损失表示为： ； 其中F指FFT，和是运算符，分别表示给定小批量中真实图像值和重建图像平均值的计算。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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