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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复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：CN118941468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410927760.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复方法是由汪凯巍;蒋奇;高尧;曹良才设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复方法，包括基于镜头自动设计的镜头数据库构建方法和基于特征量化的通用像差退化图像恢复算法。其中镜头数据库由自动镜头设计算法完成；通用像差退化图像恢复算法包括特征量化表征预训练和特征恢复匹配两个阶段，实现对输入任意镜头经像差影响的退化图像的恢复。本发明弥补了传统基于深度学习像差退化图像恢复算法只能恢复单个特定镜头图像的局限性，实现了使用一个通用模型进行任何镜头的像差退化图像恢复，大大节省了计算成像系统的数据制备、算法训练的时间成本；本发明提出的镜头数据库构建方法解决了通用模型训练数据缺失的难题，极大提升了通用像差退化图像恢复算法的泛化性能。

本发明授权基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于镜头数据库构建的通用像差退化图像恢复方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1采用自动镜头设计方法生成多个镜头结构，并根据评价函数对镜头结构进行优化后得到多个镜头样本； 2基于镜头样本像差分布特性筛选所述镜头样本，筛选得到的镜头样本组成镜头数据库； 3获取包含多个无像差图像的无像差图像数据集，每个无像差图像各通过所述镜头数据库中的一个镜头样本仿真得到对应的像差图像，组成像差图像数据集； 4初始化退化特征先验码本和高清特征先验码本，构建像差退化图像重建模型和高清图像重建模型并分别进行特征量化表征预训练，利用像差退化图像重建模型的预训练过程更新退化特征先验码本，利用高清图像重建模型的预训练过程更新高清特征先验码本，预训练完成后获得最终的退化特征先验码本和高清特征先验码本； 所述像差退化图像重建模型和高清图像重建模型的结构相同，都包括特征提取模块、特征量化模块和图像重建模块；5结合所述最终的退化特征先验码本和高清特征先验码本构建通用像差恢复图像模型，利用无像差图像数据集和像差图像数据集训练所述通用像差恢复图像模型； 所述的通用像差恢复图像模型包括退化特征先验码本、高清特征先验码本、退化特征提取模块、退化特征量化和融合模块、退化特征增强模块、高清特征量化和融合模块以及高清图像重建模块；所述高清图像重建模块的参数继承所述特征量化表征预训练得到的图像重建模块的参数； 所述的利用无像差图像数据集和像差图像数据集训练所述通用像差恢复图像模型，具体步骤为： 冻结所述通用像差恢复图像模型中的退化特征先验码本、高清特征先验码本和高清图像重建模块； 将像差图像数据集输入退化特征提取模块，提取得到退化特征，退化特征通过退化特征量化和融合模块，利用退化特征先验码本进行量化并和量化前的退化特征融合；融合后的退化特征经过退化特征增强模块进行增强后，再输入高清特征量化和融合模块，用高清特征先验码本进行量化并和量化前的增强特征拼接融合，融合后得到高清特征，高清特征最后输入高清图像重建模块，输出恢复的高清图像； 6利用训练好的通用像差恢复图像模型对待恢复的实际镜头拍摄的像差退化图像进行恢复，输出恢复的无像差图像。

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