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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种图像修复方法及相关设备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：CN119313577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411454319.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种图像修复方法及相关设备是由王雅琳;谢无非;刘晨亮;潘雨晴;谭栩杰;陈燚涛;孙君航;蒋朝辉设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像修复方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像修复方法及相关设备，采集现实工业恶劣环境图像和清晰环境图像，并利用清晰环境图像得到合成恶劣环境图像与现实工业恶劣环境图像输入构建的半监督模块进行训练数据筛选，得到新数据集并输入构建的师生模型分三个阶段进行训练，得到工业恶劣环境修复模型；将获取的目标工业环境图像输入工业恶劣环境修复模型进行修复，得到与目标工业环境图像对应的清晰图像；与现有技术相比，本发明通过通过半监督模块筛选训练数据，以提高模型在不同环境下的性能与泛化性；从三个不同阶段对师生模型进行训练，让模型充分学习各个恶劣环境之间的独有特征和公共特征，防止特征学习不充分，从而提高工业恶劣环境图像修复的鲁棒性。

本发明授权一种图像修复方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像修复方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集现实工业恶劣环境图像和清晰环境图像，并利用所述清晰环境图像得到合成恶劣环境图像； 步骤2，将所述现实工业恶劣环境图像和合成恶劣环境图像输入构建的半监督模块进行训练数据筛选，得到新数据集； 步骤3，将所述新数据集输入构建的师生模型，并分三个阶段对所述师生模型进行训练，得到工业恶劣环境修复模型，其中，三个阶段包括：知识累积阶段、知识整合阶段、知识测试阶段； 所述知识累积阶段通过第一教师网络、第二教师网络、第三教师网络、学生网络、知识交互器、第一公共特征投影器、第二公共特征投影器、第三公共特征投影器、第四公共特征投影器完成每种恶劣环境的独特特征累积； 所述第一教师网络的输入端、所述第二教师网络的输入端、所述第三教师网络的输入端、所述学生网络的输入端均与所述数据集组合单元的输出端连接； 所述第一教师网络的第一输出端分别与所述第一公共特征投影器的第一输入端、所述第二公共特征投影器的第一输入端、所述第三公共特征投影器的第一输入端、所述第四公共特征投影器的第一输入端连接，所述第一教师网络的第二输出端与所述知识整合单元的第一输入端连接； 所述第二教师网络的第一输出端分别与所述第一公共特征投影器的第二输入端、所述第二公共特征投影器的第二输入端、所述第三公共特征投影器的第二输入端、所述第四公共特征投影器的第二输入端连接，所述第二教师网络的第二输出端与所述知识整合单元的第二输入端连接； 所述第三教师网络的第一输出端分别与所述第一公共特征投影器的第三输入端、所述第二公共特征投影器的第三输入端、所述第三公共特征投影器的第三输入端、所述第四公共特征投影器的第三输入端连接，所述第三教师网络的第二输出端与所述知识整合单元的第三输入端连接； 所述学生网络的第一输出端与所述知识交互器的输入端连接，所述学生网络的第二输出端与所述知识整合单元的第四输入端连接； 所述知识交互器的输出端分别与所述第一公共特征投影器的第四输入端、所述第二公共特征投影器的第四输入端、所述第三公共特征投影器的第四输入端、所述第四公共特征投影器的第四输入端连接； 所述知识整合阶段在所述知识累积阶段的基础上利用知识整合器整合所有恶劣环境的相似特征； 所述知识整合器的第一输入端与所述第一教师网络的第二输出端连接； 所述知识整合器的第二输入端与所述第二教师网络的第二输出端连接； 所述知识整合器的第三输入端与所述第三教师网络的第二输出端连接； 所述知识整合器的第四输入端与所述学生网络的第二输出端连接； 所述知识整合器的输出端为所述师生模型的输出端，用于输出端知识整合结果； 步骤4，将获取的目标工业环境图像输入所述工业恶劣环境修复模型进行修复，得到与所述目标工业环境图像对应的清晰图像； 所述师生模型包括用于修复图像的第一教师网络、第二教师网络、第三教师网络、用于提取图像特征的学生网络、用于特征交互的知识交互器、用于将特征投影至公共特征空间的第一公共特征投影器、第二公共特征投影器、第三公共特征投影器、第四公共特征投影器、用于将整合特征的知识整合器。

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