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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像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：CN116630196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310618678.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复方法是由程吉祥;张伊洛;李志丹;刘伟;宋祖健设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复方法，包括如下步骤：首先对共开数据集图像进行尺寸处理、数据增强；而后构建基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复网络，利用多尺度特征表示网络获取图像的多尺度空间信息；使用多样化内容生成网络生成多样化的粗修复结果，同时提高模型推理速度；使用基于分离注意力的细化网络，进一步提高粗修复结果质量并保持已知区域和掩码区域外观一致性；利用训练好的模型权重参数及构建的修复网络对破损图像进行修复和效果评估；本发明可以更好地提取多尺度空间信息，使得修复后的图片结构合理、纹理清晰且具有多样性，主客观测试评价结果和对比实验都证明了本发明方法的有效性。

本发明授权一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取包括图像数据集和掩码数据集的实验数据集，并对图像数据集中大于目标尺寸的图像进行纵向平均分割使得预处理后的图像具有相同的尺寸，其中，图像数据集和掩码数据集均分别包括训练集和测试集； S2、构建多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复网络，所述多样化图像修复网络包括多尺度特征表示网络、多样化内容生成网络和细化网络；所述多尺度特征表示网络用于提取图像的多尺度空间信息从而增强模型的建模能力；所述多样化内容生成网络从前至后依次设置一个多样化内容推理模块和四个多尺度特征表示块，该网络通过多样化内容推理模块建立训练数据集的高斯分布，从高斯分布中采样得到多样化的特征图；多样化内容推理模块包含五个残差块，每个残差块由一个序列模型和一个跳跃连接组成，其中序列模型通过两个谱归一化卷积层和两个LeakyReLU激活函数对输入进行特征提取并保持输入和输出的形状一致，跳跃连接包含一个谱归一化卷积层，并与序列模型的输出相连接，确保残差块的输入和输出通道数一致；所述细化网络用于提高粗修复结果的质量并保持掩码区域和已知区域的连续一致性； S3、将步骤S1中图像数据集中训练集的图像和掩码数据集中训练集的图像输入步骤S2构建的多样化图像修复网络；设置优化策略和相关超参数训练所述多样化图像修复网络；通过对多样化图像修复网络进行循环迭代优化使损失函数不断减小趋于收敛，并保存多样化图像修复网络训练权重参数； S4、使用步骤S2构建的多样化图像修复网络和步骤S3获得的网络训练权重参数构建基于多尺度特征和分离注意力的多样化图像修复模型，并以该多样化图像修复模型对图像数据集中的测试集和掩码数据集中的测试集组成的破损图像进行修复补全，获得多样化的图像修复结果。

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