哈尔滨工业大学张志路获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一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：CN119741223B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411940160.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一方法是由张志路;林敬博;张宏志;左旺孟设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一方法在说明书摘要公布了：基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一方法，属于底层视觉图像复原领域，本发明为解决现有多任务方法中使用的基于退化估计的条件引导模块出现不准确的问题。本发明包括方法包括：S1、构建细粒度仿真退化数据集；S2、训练细粒度退化特征提取器；S3、构建多粒度层次化退化空间；S4、构建多粒度混合专家复原模型；S5、基于训练好的退化特征提取器和多粒度混合专家复原模型，训练基于退化估计和粒度估计的混合专家路由网络；S6、训练完毕，输入任意低质图，网络为当前低质图分配最优专家网络进行处理，最终获得当前低质图对应的清晰图。
本发明授权基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一方法在权利要求书中公布了：1.基于粒度感知图像退化估计的多复原任务统一方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、构建细粒度仿真退化数据集，并为每个低质图-高清图对赋予对应的内容文本以及退化文本； S2、通过构造的细粒度仿真退化数据集训练细粒度退化特征提取器； S3、集合所有复原任务使用的训练数据中的低质图，使用获得的细粒度退化特征提取器获得训练数据低质图的退化特征集合，基于获得的退化特征集合构建多粒度层次化退化空间； S4、基于多粒度层次化退化空间，在每个粒度中为每个子空间训练专家复原网络，集合所有专家网络构成多粒度混合专家复原模型； S5、基于训练好的退化特征提取器和多粒度混合专家复原模型，训练基于退化估计和粒度估计的混合专家路由网络； S6、训练完毕，输入任意低质图，网络为当前低质图分配最优专家网络进行处理，最终获得当前低质图对应的清晰图。
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