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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置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：CN114723623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210233631.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置是由朱虎;胡峥;刘建辉;邓丽珍;郑本昌;臧勤设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置，包括如下步骤：将初始图像通过仿真生成鬼成像图像；将需要重建的鬼成像图像作为输入，输入预先训练的多层次网络模型，多层级网络模型对需要重建的鬼成图像进行处理，并输出得到重建的清晰的图像；其中，多层次网络模型的构建包括：构建多层级网络，在每个层级的网络的编码器中均引入反馈连接；基于鬼成图像、鬼成图像对应的真值图像和perceptualloss函数进行训练，得到多层次网络模型。本发明与现有的基于深度学习的鬼成像重建方法相比，能够恢复出目标结构更加明确、边缘更加清晰的干净图像，解决了在低采样率下，鬼成像图像恢复不清晰、恢复速度较慢的问题。

本发明授权基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于层级网络的低分辨率鬼成像图像重建方法，其特征在于：包括如下步骤：将初始图像通过仿真生成鬼成像图像； 将需要重建的鬼成像图像作为输入，输入预先训练的多层次网络模型，多层级网络模型对需要重建的鬼成图像进行处理，并输出得到重建的清晰的图像； 其中，多层次网络模型的构建包括：构建多层级网络，在每个层级的网络的编码器中均引入反馈连接； 基于鬼成图像、鬼成图像对应的真值图像和perceptualloss函数进行训练，得到多层次网络模型； perceptualloss函数的构建包括如下步骤： 对仿真生成的鬼成像图像和其对应的真值图像进行预处理，并构建图像组； 基于图像组提取图像的特征值； 基于提取的图像的特征值构建perceptualloss函数； 构建perceptualloss函数包括如下步骤： ； 其中，是总体损失，是内容损失，是对抗损失； 内容损失的公式为：，其中和分别是输入图像以及网络输出图像对应的像素点的值； 对抗损失的公式为： ； 其中，为输入图像，为网络的输出图像，在VGG16网络中，在第j个卷积层之后，第i个最大池化层之前得到的特征图，是VGG16网络的映射函数，和描述的是VGG16网络的期望特征映射的维度，和是维度的具体像素点。

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