买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种图像重建系统的构建及应用方法、系统、设备、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：CN120298534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510775056.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种图像重建系统的构建及应用方法、系统、设备、介质是由梁永生;刘帅;赵钰卿;毛青宇;刘彬强设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像重建系统的构建及应用方法、系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，本申请提出了一种图像重建系统的构建及应用方法、模型、设备、介质，该方法通过构建两阶段任务解耦架构（即构建由第一阶段的质量感知先验学习模型和第二阶段的层次化引导反馈模型组成的初始图像重建系统）以分别实现JPEG图像的压缩先验特征的提取和图像重建（即伪影去除），其中，第一阶段的架构（即质量感知先验学习模型）用于对JPEG图像进行多层次迭代的残差特征提取操作，得到细粒度的层次化压缩先验残差特征，以捕捉区域间质量的变化；第二阶段的架构（即层次化引导反馈模型）用于基于JPEG图像的压缩特征和层次化压缩先验残差特征进行对齐和融合处理，能够捕捉局部伪影的分布特性，提高重建图像的质量。

本发明授权一种图像重建系统的构建及应用方法、系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种图像重建系统的构建方法，所述图像重建系统用于对JPEG图像进行重建，其特征在于，所述方法包括： 获取JPEG图像并基于其构建数据集； 构建初始图像重建系统，其中，所述初始图像重建系统包括：质量感知先验学习模型和层次化引导反馈模型，且： 所述质量感知先验学习模型被配置为：对所述JPEG图像进行多层次迭代的残差特征提取操作，以得到所述JPEG图像的层次化压缩先验残差特征，其中，所述层次化压缩先验残差特征包括末层压缩先验残差特征；以及对所述末层压缩先验残差特征进行映射操作，以得到所述JPEG图像的质量因子预测值； 所述层次化引导反馈模型包括：特征提取子模块、编码器子模块和解码器子模块，其中， 所述特征提取子模块被配置为：对所述JPEG图像进行特征提取操作，以得到所述JPEG图像的压缩特征； 所述编码器子模块被配置为：对所述层次化压缩先验残差特征和所述压缩特征进行对齐和融合操作，以得到所述JPEG图像的局部校准特征，以及根据所述质量因子预测值和所述局部校准特征，计算得到所述JPEG图像的全局校准编码特征； 所述解码器子模块被配置为：根据所述全局校准编码特征，计算得到所述JPEG图像的重建图像； 利用所述数据集对所述初始图像重建系统进行多次迭代训练至收敛，以得到所述图像重建系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。