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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种针对多种干扰的图像复原方法、装置、设备及介质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：CN120147192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510226143.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种针对多种干扰的图像复原方法、装置、设备及介质是由裴颂伟;李岳华;王鹏飞;王尚广设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多种干扰的图像复原方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对多种干扰的图像复原方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域。至少包括：通过待训练的提示生成网络对样本退化图像进行处理，分别生成内容提示信息、风格提示信息和待学习提示信息；通过待训练的提示生成网络对多个提示信息进行融合编码得到目标提示信息；在待训练的图像复原网络对样本退化图像进行图像复原的过程中，将目标提示信息与图像复原网络的特征层相结合得到样本复原图像；基于样本复原图像和样本干净图像对待训练的图像复原模型进行训练，得到训练好的图像复原模型；将待复原图像输入训练好的图像复原模型，得到复原图像，从而提升针对多种干扰的图像复原效果及性能。

本发明授权一种针对多种干扰的图像复原方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种针对多种干扰的图像复原方法，其特征在于，所述方法包括： 将样本退化图像分别输入待训练的图像复原模型中的待训练的图像复原网络和待训练的提示生成网络；所述待训练的提示生成网络至少包括：预训练的内容感知器、预训练的风格感知器和待训练的待学习感知器；所述预训练的内容感知器和所述预训练的风格感知器是由预训练的视觉文本网络中的图像编码器进行再训练得到的； 通过所述待训练的提示生成网络对所述样本退化图像进行处理，分别生成所述样本退化图像对应的内容提示信息、风格提示信息和待学习提示信息，包括：将所述样本退化图像输入所述预训练的内容感知器，得到所述内容提示信息；将所述样本退化图像输入所述预训练的风格感知器，得到所述风格提示信息；将所述样本退化图像输入所述待训练的待学习感知器，得到所述待学习提示信息；所述内容提示信息表征所述样本退化图像对应的图像内容提示，所述风格提示信息表征所述样本退化图像对应的退化类型提示，所述待学习提示信息表征所述样本退化图像对应的、比所述内容提示信息和所述风格提示信息更高维的语义提示信息； 通过所述待训练的提示生成网络对所述内容提示信息、所述风格提示信息和所述待学习提示信息进行融合编码，得到目标提示信息； 在所述待训练的图像复原网络对所述样本退化图像进行图像复原的过程中，将所述目标提示信息与所述图像复原网络的特征层相结合，得到所述图像复原网络输出的样本复原图像； 基于所述样本复原图像和所述样本退化图像对应的样本干净图像，对所述待训练的图像复原模型进行训练，直至得到训练好的图像复原模型； 将待复原图像输入所述训练好的图像复原模型，得到复原图像； 所述预训练的内容感知器的训练步骤包括： 将所述样本退化图像对应的样本干净图像输入预训练的图文多模态网络，得到所述样本退化图像对应的干净图像描述文本； 将所述干净图像描述文本输入预训练的视觉文本网络中的文本编码器，得到第一文本特征； 将所述样本退化图像输入所述预训练的视觉文本网络中的图像编码器，得到第一图像特征； 将所述第一文本特征和所述第一图像特征进行对比学习，得到第一对比学习损失，基于所述第一对比学习损失对所述图像编码器的网络参数进行更新，直至得到更新完毕的第一图像编码器，将所述更新完毕的第一图像编码器作为所述预训练的内容感知器。

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