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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于多阶段复数神经网络的图像补全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：CN119671903B 。

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：202411734156.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于多阶段复数神经网络的图像补全方法是由蒋韬;李坚;王好谦设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多阶段复数神经网络的图像补全方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多阶段复数神经网络的图像补全方法，旨在提高受损图像的补全质量。该方法包括以下步骤：首先，构建一个多阶段复数神经网络生成器，每个阶段都包含实数到复数块、复数卷积块、复数转置卷积块和复数到实数块，以实现从实数域到复数域的转换、特征提取、上采样和最终的实数域转换。其次，通过对抗训练，使用训练集对生成器和判别器进行训练，以优化生成器的补全效果。最后，利用训练好的网络对新的输入图像和遮罩进行补全，生成完整的图像。利用本发明的方法可实现高质量的图像补全效果，同时本发明的方法在相同特征数情况下拥有更少的参数。

本发明授权一种基于多阶段复数神经网络的图像补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段复数神经网络的图像补全方法，其特征在于，包括以下步骤： A1、建立多阶段复数神经网络生成器，所述生成器包括至少三个阶段，每个阶段经过以下模块处理： 一阶段网络：输入图像I和遮罩M，通过实数到复数块RCB将输入转换到复数域，然后通过复数卷积块CCB提取特征，中间特征存储用于跳跃连接，后半部分通过复数转置卷积块CTCB和复数到实数块CRB将特征转换回实数域，形成初步补全图像； 二阶段网络：输入一阶段的输出图像，不使用跳跃连接，直接对一阶段输出进行图像细化，通过复数卷积块CCB、复数转置卷积块CTCB和复数到实数块CRB进一步细化图像； 三阶段网络：输入二阶段的输出图像，类似于一阶段，通过实数到复数块RCB、复数卷积块CCB、复数转置卷积块CTCB和复数到实数块CRB进行最终的图像细化和补全； A2、对抗训练，使用训练集对所述多阶段复数神经网络生成器和简单实数神经网络判别器进行对抗训练，利用训练集中的图像和遮罩训练出多阶段的复数神经网络，其中生成器负责修补图像中的缺失部分，判别器评估生成器输出的图像特征与原图的一致性，以优化生成器的补全质量； A3、图像补全，利用训练好的多阶段复数神经网络生成器对新的输入图像和遮罩进行补全，输出完整的补全图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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