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龙图腾网获悉杭州当虹科技股份有限公司申请的专利多模块阶梯式融合学习的视频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：CN116777762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310446817.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权多模块阶梯式融合学习的视频修复方法是由赵浩;陈晓峰;祁伟;谢亚光设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模块阶梯式融合学习的视频修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模块阶梯式融合学习的视频修复方法，分阶段训练过程用于利用划痕检测模块初筛出一部分划痕，通过函数优化模块进行优化得到最佳的参数θU；采用函数优化模块对划痕检测模块单独进行优化；采用函数优化模块对光流变换融合模块和掩模提取模块一起优化；融合优化过程得到优化最佳整体参数；推理过程为划痕检测模块、光流变换融合模块、掩模提取模块和多模块融合模块的参数使用融合优化过程中得到的最佳参数θall，将待处理的视频或图像序列转换成模型适用的数据形式{framet}，处理后的输出帧yfusion转换为实际输出的视频序列。

本发明授权多模块阶梯式融合学习的视频修复方法在权利要求书中公布了：1.一种多模块阶梯式融合学习的视频修复方法，其特征在于，包括分阶段训练过程，融合优化过程和推理过程， 所述分阶段训练过程用于利用划痕检测模块初筛出一部分划痕，输入待处理的训练数据对x_inputt,y_maskt，表示待处理数据与真实的划痕类型特征，输出筛选出的一组划痕类型特征y_maskdetect，通过函数优化模块进行优化得到最佳的参数θU；光流变换融合模块输入训练数据序列对x_inputt-i,x_inputt,x_inputt+i,yt，其中x_inputt-i表示待处理的前第i帧，x_inputt表示待处理的当前帧，x_inputt+i表示待处理的后第i帧，yt表示真实参考掩模，光流变换Flow需要前后帧分别与当前帧两两运算，首先计算得到两帧之间的光流信息，再做仿射变换操作Warp，最终输出完整变换融合后的序列交给掩模提取模块；掩模提取模块对光流变换融合模块的输出序列进行空间对齐，融合前后帧与当前帧的时序信息，得到准确的掩模信息yextract；采用函数优化模块对划痕检测模块单独进行优化，优化目标是真实的划痕类型y_maskt和筛选出的划痕类型特征y_maskdetect，两者之间计算最小重建损失，从而找到最佳的参数θU；多模块融合模块用于拼接划痕检测模块和掩模提取模块输出的结果，将结果与当前处理帧及周围帧进行融合，最后输出处理结果至函数优化模块进行参数更新；采用函数优化模块对光流变换融合模块和掩模提取模块一起优化，优化目标是真实的参考掩模yt和提取的掩模信息yextract，计算最小重建损失，得到最佳参数θF； 融合优化过程为划痕检测模块、光流变换融合模块和掩模提取模块分别使用在分阶段训练过程中得到的最佳参数θU与θF，通过函数优化模块对划痕检测模块、光流变换融合模块、掩模提取模块和多模块融合模块的参数进行整体优化，通过计算基准图像gt和融合数据y_outputfusion之间的最小重建损失，优化最佳整体参数θall； 推理过程为划痕检测模块、光流变换融合模块、掩模提取模块和多模块融合模块的参数使用融合优化过程中得到的最佳参数θall，将待处理的视频或图像序列转换成模型适用的数据形式{framet}，将当前帧framet与划痕检测模块输出的划痕类型特征信息framedetect结合，将类型特征信息融入当前帧信息中，接着将掩模提取模块提取的掩模信息分别与输入序列进行掩模运算，最后进行融合操作Fuison，输出yfusion，处理后的输出帧yfusion转换为实际输出的视频序列。

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