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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种单比特图像恢复方法、装置、终端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：CN120355616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510847200.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种单比特图像恢复方法、装置、终端及介质是由李晓鹏;郑平泽;黄磊;廖桂生;龙天尧;李军;谢俊好;余继周设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单比特图像恢复方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单比特图像恢复方法、装置、终端及介质，涉及图像处理领域。所述方法采用非零量化阈值对待恢复图像进行单比特量化，确定初始图像量化模型；采用光滑双曲正切函数替代初始图像量化模型中的符号函数，并对待恢复图像进行低秩矩阵分解，确定目标图像量化模型；根据截断最小二乘函数和目标图像量化模型确定初始优化模型；采用半二次最小化方法对初始优化模型进行转化，确定目标优化模型；采用近端块坐标下降算法求解目标优化模型得到各低维度子矩阵和噪声矩阵；利用各低维度子矩阵确定重建图像。有效地解决了现有技术无法有效抑制量化噪声从而影响图像恢复精度的问题。

本发明授权一种单比特图像恢复方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种单比特图像恢复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待恢复图像，采用非零量化阈值对所述待恢复图像进行单比特量化，确定初始图像量化模型； 采用光滑双曲正切函数替代所述初始图像量化模型中的符号函数，并对所述待恢复图像进行低秩矩阵分解，确定目标图像量化模型； 根据截断最小二乘函数和所述目标图像量化模型确定初始优化模型； 采用半二次最小化方法对所述初始优化模型进行转化，确定目标优化模型； 采用近端块坐标下降算法求解所述目标优化模型，确定所述待恢复图像对应的各低维度子矩阵和噪声矩阵； 利用各所述低维度子矩阵确定重建图像； 采用非零量化阈值对所述待恢复图像进行单比特量化，确定初始图像量化模型，包括： 采用基于非零量化阈值的单比特低秩矩阵恢复模型对所述待恢复图像进行单比特量化，确定图像量化模型； 将所述图像量化模型中的噪声矩阵提取至符号函数外部，确定所述初始图像量化模型： ， 其中，为待恢复图像对应的数据矩阵，为所述数据矩阵的行数，为所述数据矩阵的列数，为非零量化阈值，为噪声矩阵，为所述数据矩阵经单比特量化后的矩阵，为符号函数； 采用光滑双曲正切函数替代所述初始图像量化模型中的符号函数，并对所述待恢复图像进行低秩矩阵分解，确定目标图像量化模型，包括： 采用光滑双曲正切函数替代符号函数，并将所述待恢复图像的数据矩阵采用低秩矩阵分解，确定所述目标图像量化模型： ， 其中，为所述数据矩阵经低秩矩阵分解后满足列满秩的低维度子矩阵，为所述数据矩阵经低秩矩阵分解后满足行满秩的低维度子矩阵，为秩。

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