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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法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：CN117314779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311272923.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法是由郝文宁;卢世杰;邹世辰;靳大尉;陈刚;郑雨设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法，包括：利用训练数据集合对图像修复模型进行训练，对重建损失Lg和对抗损失Ladv进行加权求和得到修复损失L；采用Adam优化器根据修复损失L对图像修复模型进行优化，重复迭代直至达到设定迭代次数C输出训练后的图像修复模型；通过预训练后的GAN模型生成关于破损图像的拟合图像，并将拟合图像输入至预训练后的图像修复模型获得修复图像；保证修复内容合理性和真实性，并且更好地完成了边缘部分以及纹理细节的修复。

本发明授权一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验语义的图像边缘和局部一致性修复方法，其特征在于，包括： 通过预训练后的GAN模型生成关于破损图像的拟合图像，并将拟合图像输入至预训练后的图像修复模型获得修复图像； 所述图像修复模型的训练过程包括： 固定预训练后的判别器参数，获取真实图像并与表示破损区域的二值掩码相乘得到破损模拟图像，构建为训练数据集合； 利用训练数据集合对图像修复模型进行训练，将破损模拟图像输入至图像修复模型获得修复模拟图像，具体包括： 将破损模拟图像输入至图像修复模型，所述图像修复模型采用U-Net结构；所述图像修复模型包括特征提取网络、图像重建网络、空洞卷积和注意力模块； 将破损模拟图像输入至特征提取网络，由特征提取网络的第k提取层得到特征图； 将特征图依次输入至空洞卷积和图像重建网络，由图像重建网络的第k上采样层输出特征图； 将尺寸相同的特征图和特征图同时输入到第k注意力模块进行特征融合获得特征图，将特征融合获得特征图输入至图像重建网络的第k+1上采样层获得特征图，重复特征融合直至由图像重建网络中最后的上采样层输出修复模拟图像； 基于修复模拟图像和破损模拟图像计算重建损失；通过预训练后的判别器对修复模拟图像的判别结果，基于判别结果计算对抗损失；对重建损失和对抗损失进行加权求和得到修复损失L；采用Adam优化器根据修复损失L对图像修复模型进行优化，重复迭代直至达到设定迭代次数C输出训练后的图像修复模型。

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