中山大学;北京三星通信技术研究有限公司任文琦获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学;北京三星通信技术研究有限公司申请的专利一种图像恢复中的集成学习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：CN119671900B 。
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：202411452503.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种图像恢复中的集成学习方法是由任文琦;孙上荃;刘子坤;代朋纹设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像恢复中的集成学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理模型训练技术领域，尤其涉及一种图像恢复中的集成学习方法，该方法包括：采集实时图像并预测恢复图像；划分桶集；确定模型权重；整合权重形成高斯混合模型；调整预测时长。本发明通过引入多模型集成和EM算法，使得图像恢复过程更具鲁棒性和准确性，通过对恢复图像进行长向量转换和桶集划分，确保数据在不同尺度上的充分利用，并借助高斯混合模型有效优化各模型的权重分配，提升恢复图像的细节还原度，实时亮度波动的检测和调整机制能够自适应调整预测时长，有效应对复杂的光照变化场景，有效解决了由于缺乏灵活性和即插即用便利性的后训练集成方法导致恢复结果泛化性差和计算资源消耗大的问题。
本发明授权一种图像恢复中的集成学习方法在权利要求书中公布了：1.一种图像恢复中的集成学习方法，其特征在于，包括： 采集目标任务的监测点处的实时图像； 通过若干预设恢复模型对预设预测时长内的全部所述实时图像预测，形成若干恢复图像； 将与各预设恢复模型对应的所有恢复图像确定若干长向量； 根据所述预设桶宽度将所述长向量划分为若干同样宽度的桶，根据桶的数量和所述预设数量形成若干范围互斥的桶集； 根据所述桶集和预设EM算法确定待构建模型的若干权重； 将所述权重集成为集成权重，并存储在预设查找表中，形成若干高斯混合模型； 根据形成若干高斯混合模型后预设调整时长内的全部所述实时图像的实时亮度确定亮度波动值，根据亮度波动值调整所述预设预测时长，直至亮度波动值小于预设波动值； 所述将与各预设恢复模型对应的所有恢复图像确定若干长向量包括： 将与各预设恢复模型对应的所有恢复图像展平并拼接为一个长向量，形成所述若干长向量。
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