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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原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：CN115358944B 。

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：202210966078.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原方法是由李基拓;谢明洁;陆国栋设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原方法。根据辐射干扰退化图像的特点制作数据集来训练图像复原网络模型；网络模型包括并联的第一特征提取通道和第二特征提取通道两部分。本发明通过双通道网络结构，同时提取图像中的不同层次特征，并将多尺度注意力机制引入网络模型中，即将所述的第二特征提取通道中检测图像中的噪声特征的CNN子网络提取出来的噪声信息通过U‑Net网络的编码结构部分和第一特征提取通道实现信息融合，充分挖掘提取噪声特征，利用降质严重区域的不同层次特征来激发网络的潜力，实现提取出噪声特征先验信息的最大化利用，提高图像的重建质量。

本发明授权一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力机制的辐射干扰图像复原方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 1获取训练数据集:由获取的未受辐射干扰的图像根据辐射干扰图像的特性构建伪辐射后的退化图像；将未受辐射干扰的图像和伪辐射后的退化图像组成图像对；处理伪辐射后的退化图像获取的噪点位置和噪点强度构建噪声注意力图；由未受辐射干扰的原始图像、伪辐射后的退化图像和噪声注意力图构成一个图像组；再将若干张未受辐射干扰的图像按照上述方法进行重复构建得到若干图像组，统一图像组中图像的分辨率，将图像组中每张图像同时预处理为大小相等的图像块，得到训练数据集； 2建立多尺度注意力机制的图像复原网络模型：所述图像复原网络模型由第一特征提取通道和第二特征提取通道并联构成；所述第一特征提取通道由U-Net网络组成，第二特征提取通道由噪声特征检测网络和U-Net网络的编码结构部分组成；所述多尺度注意力机制具体为将第一特征通道的U-Net网络的编码结构部分中每一个模块的输出特征图和第二特征提取通道的U-Net网络编码结构部分中相同尺度模块输出特征图逐点叠加，作为第一特征通道的U-Net网络的编码结构部分后一步骤的输入；利用步骤1所述的训练数据集对所述图像复原网络模型进行训练，得到训练好的图像复原模型； 3复原辐射干扰图像：将辐射干扰图像输入步骤2建立的多尺度注意力机制的图像复原网络模型，输出即为清晰无噪声图像。

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