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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法及系统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：CN119887971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411864815.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法及系统是由崔光茫;廖福;赵巨峰;崔伟泽设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法及系统，实时成像方法包括：构建源域数据集用于预训练；构建目标域数据集用于微调；分别训练预训练网络与微调网络；构建完备散斑重建模型；测试阶段，实时重建，本发明针对现有深度学习成像方法的不足，通过结合数据模型与物理模型，提高了模型的泛化能力，采用迁移学习策略充分发挥预训练阶段的数据优势，还通过将预训练与微调解耦为独立模块，增强了系统的灵活性与扩展性，基于Transformer架构的神经网络能够捕获并解析复杂特征，实现高保真重建，并在测试阶段，每张图像的平均重建时间低于100毫秒，满足视频流实时成像需求，适用于复杂水下成像和浑浊水体监测等场景。

本发明授权一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于散斑相关与迁移学习的实时成像方法，其特征在于：方法包括以下步骤： S1：构建源域数据集用于预训练，所述源域数据集包含原始目标与目标自相关，所述预训练为迁移学习策略关键步骤之一，即基于源域数据集训练预训练网络； S2：构建目标域数据集用于微调，所述目标域数据集包含散斑自相关与目标自相关，所述微调为迁移学习策略另一关键步骤，即基于目标域数据集训练微调网络； S3：分别训练预训练网络与微调网络，即分别基于源域数据集与目标域数据集训练预训练网络与微调网络模型，所述网络模型为退化感知Transformer神经网络； S4：构建完备散斑重建模型，即通过级联形式将训练好的微调网络和预训练网络进行连接，构建成完备的散斑重建模型； S5：测试阶段，实时重建，即基于所述散斑重建模型进行测试，将采集到的散斑图像实时回传至重建模型，通过重建模型不断循环重建采集结果，得到实时的透过浑浊水体成像结果。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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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