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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利基于自信息和预测掩码增强的图像盲修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：CN120182141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510241414.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于自信息和预测掩码增强的图像盲修复方法是由刘微容;孟家豪;刘婕;史长宏;李治俊;张浩洋;吴优;易佳婧设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自信息和预测掩码增强的图像盲修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自信息和预测掩码增强的图像盲修复方法，属于计算机视觉技术领域。其方法包括将破损图像转换为二维特征；利用TSBlock编码模块对二维特征进行编码，得到编码特征；对破损图像进行破损区域掩码预测，并利用预测掩码生成仅保留未破损区域的信息增强特征；利用信息增强的IETSBlock编码模块对编码特征和信息增强特征进行编码，得到信息增强编码特征；再次利用TSBlock编码模块对信息增强编码特征进行重编码；将重编码特征通过尺度恢复与细化模块恢复为与破损图像大小一致的多通道特征；通过通道恢复对多通道特征进行通道滤波，得到修复后的图像。本发明解决了图像修复易出现修复失败等问题。

本发明授权基于自信息和预测掩码增强的图像盲修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自信息和预测掩码增强的图像盲修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 将破损图像转换为特征token； 利用TransformerBlock组成的第一编码模块对所述特征token进行编码，得到编码特征； 对破损图像进行掩码预测，利用预测掩码和破损图像生成仅保留未破损区域像素的信息增强特征；具体的，所述信息增强特征通过以下步骤得到：以破损图像为输入，深度学习模型首先通过通道卷积扩展输入通道数，其次通过四个串联的下采样操作对输入特征进行编码，接着通过四次上采样进行掩码预测特征恢复，进而通过通道卷积缩减通道数，最后通过阈值分割，得到预测掩码，最终获取仅包含图像自身未破损区域像素特征构成的信息增强特征； 利用信息增强TransformerBlock组成的第二编码模块对编码特征和信息增强特征进行编码，得到信息增强编码特征； 利用TransformerBlock组成的第三编码模块对信息增强编码特征进行重编码，得到重编码特征； 将重编码特征通过尺度恢复与细化模块恢复为与破损图像大小一致的多通道特征； 通过通道恢复对所述多通道特征进行通道滤波，得到修复后的图像。

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兰州理工大学，其通讯地址为：730050 甘肃省兰州市兰工坪287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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