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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利基于快速惯性原始-对偶的图像处理方法、装置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：CN120298267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510771601.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于快速惯性原始-对偶的图像处理方法、装置及介质是由文萌;邢志伟;马弘;侯文悦设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于快速惯性原始-对偶的图像处理方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于快速惯性原始‑对偶的图像处理方法、装置及介质，包括：S100：获取待修复图像；S200：采用快速惯性原始‑对偶算法对待修复图像进行去噪除处理；S300：采用快速惯性原始‑对偶算法对模糊图像进行去模糊处理。针对模糊图像修复效率低，算法收敛性差等问题，提出了一种快速惯性原始‑对偶算法，用于求解具有Lipschitz梯度的光滑函数、非光滑可近似函数和线性复合函数之和的最小化问题。本发明算法在目标函数值方面可以实现最坏情况o1k2的最优收敛速度，该技术方法在图像去噪和图像去模糊方面具有在具有较好的有效性和效果，快速惯性原始‑对偶迭代算法比现有的其他原始‑对偶算法效果更好。

本发明授权基于快速惯性原始-对偶的图像处理方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于快速惯性原始-对偶的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： S100：获取待修复图像； S200：采用快速惯性原始-对偶算法对所述待修复图像进行去噪处理，直至输出去噪图像； S300：采用快速惯性原始-对偶算法对所述去噪图像进行去模糊处理，直至输出清晰图像； 其具体步骤如下： 其中，x-1,x0∈X，X表示原始变量的域或空间，x-1＝x0；y-1,y0∈Y，Y表示对偶变量的域或空间，y-1＝y0；αk为惯性参数；ξk和ηk为中间变量；为通过邻近算子更新的原始变量的值；为通过邻近算子更新的对偶变量的值；prox为邻近算子；τ和σ为步长参数且均大于0；G为正则化函数；H*为函数H的对偶函数，H是关于对偶变量y的函数；为函数F的梯度，函数F为具体问题中的可微函数，表示数据保真项的梯度；B为线性算子；B*为算子B的共轭；ρ为松弛参数； 步骤S200，包括： S210：对参数进行赋值，令p＝0.05，q＝0.7， S220：计算xk+1，yk+1； S230：判断是否满足||xk+1-xk||＜ε，若是，则输出去噪图像；若否，则令xk-1＝xk，yk-1＝yk，tk-1＝tk，k＝k+1，返回执行步骤S220； 其中，p、q为正则化参数且均大于0；τ为步长参数；β为参数；r为参数且r∈0,4]；k为迭代索引且大于等于0；t为迭代中更新的参数；x为原始变量，xk+1为原始变量x经过k+1次迭代算法计算后的值；y为对偶变量，yk+1为对偶变量y经过k+1次迭代算法计算后的值；ε为去噪收敛阈值； 步骤S300，包括：对所述去噪图像执行如下步骤： S310：对参数进行赋值，令p＝0.05，q＝0.7， S320：计算xk+1，yk+1； S330：判断是否满足||xk+1-xk||＜ε'，若是，则输出清晰图像；若否，则令xk-1＝xk，yk-1＝yk，tk-1＝tk，k＝k+1，返回执行步骤S320； 其中，ε'为去模糊收敛阈值。

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