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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种基于元学习的压缩图像后处理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：CN115631104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211274893.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于元学习的压缩图像后处理方法是由丁丹丹;张一驰设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的压缩图像后处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的压缩图像后处理方法，分别构建了图像增强网络与压缩退化网络，并使用深度学习在大规模数据集上完成网络预训练；然后结合元学习方法，通过压缩退化网络构建元数据集，对图像增强网络进行MAML网络下的内外循环训练，以提高图像增强网络的适应性。在进行面对未知的增强任务时，通过学习少量新数据的特点，对图像增强网络进行参数微调，就可以实现质量增强效果的提升。本方法能够适应各种不同的应用场景，提高了网络的可移植性。

本发明授权一种基于元学习的压缩图像后处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的压缩图像后处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、网络预训练 s1.1、构建图像增强网络E，用于对解码后的图像进行质量增强；构建压缩退化网络D，用于对图像进行低通滤波、模糊滤波、JPEG压缩和特征估计； s1.2、将视频解码图像作为样本，视频原图像I作为标签，构建图像增强网络E的大规模训练集；将视频原图像I作为样本，视频解码图像作为标签，构建压缩退化网络D的大规模训练集； s1.3、使用s1.2中构建的大规模训练集，分别对图像增强网络E与压缩退化网络D进行预训练； 步骤二、外环路训练集构建 使用与步骤一中不同的数据，将视频解码图像作为样本，视频原图像I作为标签，构建图像增强网络E的外环路训练集；将视频原图像I作为样本，视频解码图像作为标签，构建压缩退化网络D的外环路训练集； 步骤三、内环路元数据集构建 将图像增强网络E的外环路训练集中的视频解码图像作为标签，输入步骤一预训练后的压缩退化网络D中，得到的输出图像作为样本，构建图像增强网络E的内环路元数据集； 步骤四、网络更新 s4.1、使用步骤三得到的内环路元数据集，利用MAML算法对步骤一预训练后的图像增强网络E进行内循环训练，然后再使用步骤二得到的外环路训练集，利用MAML算法再对图像增强网络E进行外循环训练，更新网络参数； s4.2、使用步骤二得到的压缩退化网络D的外环路训练集对压缩退化网络D进行训练，更新网络参数； s4.3、重复步骤二～四，直至图像增强网络E和压缩退化网络D收敛； 步骤五、压缩图像后处理 对于压缩重建后的图像x，将其作为标签，输入步骤四训练后的压缩退化网络D中，将得到输出的图像y作为标签对应的样本，然后将样本y输入步骤四训练后的图像增强网络E中，按照s4.1的方法进行内循环训练，再次更新图像增强网络E的参数；最后将压缩重建后的图像x输入再次更新后的图像增强网络E，得到质量增强的重建图像，完成后处理。

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