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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于生成对抗网络的图像处理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：CN120725877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511146337.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于生成对抗网络的图像处理方法及系统是由胡长洋;黄霖宇;陈林;谢秉坤设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于生成对抗网络的图像处理方法及系统，本申请在压缩并发送图像之前，利用高频信息对图像进行网格化，对每个网格的高频信息复杂程度进行量化评估，然后利用预先构建的信息丢失概率模型判断每个网格在压缩并超分辨率重构后，高频信息的丢失概率。如果概率较大，则提取对应网格的高频信息，在发送时，将对应网格的高频信息与压缩图像一起发送至目标终端。并在目标终端进行基于生成对抗网络的超分辨率重构，并将原图中的高频信息与重构图像融合在一起，得到融合图像。本申请能够同时保证大批量文件图像传输速度的同时，准确还原重构图像的细节，克服了现有生成对抗网络超分辨率重构时，容易丢失高频细节的缺点。

本发明授权基于生成对抗网络的图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的图像处理方法，其特征在于，包括步骤： 获取待处理图像以及待处理图像的尺寸信息；并对所述待处理图像进行预处理，得到预处理图像； 计算所述预处理图像的高频能量占比，并基于所述高频能量占比以及所述待处理图像的尺寸信息构建铺满所述预处理图像的网格，其中，所述高频能量占比越高，网格尺寸越小； 对所述预处理图像进行压缩，得到压缩图像；并对所述预处理图像进行高频信息提取，得到高频信息图像，其中，所述高频信息包括轮廓特征和噪点； 基于所述网格对所述高频信息图像进行划分，得到多个高频信息网格；并对每个高频信息网格中的高频信息的复杂度进行量化评估，得到量化评估向量； 基于预先构建的信息丢失概率模型确定每个高频信息网格的量化评估向量对应的信息丢失概率，其中，所述信息丢失概率模型表征了高频信息的量化评估向量对应的高频信息丢失概率； 将信息丢失概率高于预设概率阈值的高频信息网格作为目标网格，并提取目标网格的高频信息；将所述目标网格的高频信息以及所述压缩图像发送至目标终端； 基于预先构建的生成对抗网络对所述目标终端内的压缩图像进行超分辨率重构，得到重构图像，并将所述目标网格的高频信息与所述重构图像进行融合，得到融合图像。

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