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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法及系统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：CN121258846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511812028.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法及系统是由江楠峰;曾健烘;李梓瑜;王佳澜;陈思;王大寒设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法及系统，方法包括：获取受损的历史文档图像、标识待修复区域的位置掩码图像以及指导修复内容语义的内容引导图像；构建基于去噪扩散概率模型的历史文档修复模型；利用包含受损图像与完好图像对的训练数据集，对历史文档修复模型进行训练；将待修复的受损历史文档图像、位置掩码图像和内容引导图像输入至历史文档修复模型，输出修复后的历史文档图像。本发明显著提升了修复区域字符内容的准确性和视觉边界的自然度，实现了对古籍、碑刻拓片等复杂退化文献的高保真数字化修复。

本发明授权一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式插值网络增强的历史文档修复方法，其特征在于，包括： S101，获取受损的历史文档图像、标识待修复区域的位置掩码图像以及指导修复内容语义的内容引导图像； S102，构建基于去噪扩散概率模型的历史文档修复模型；其中，所述历史文档修复模型包含编码器与解码器，并在所述解码器的特征重建路径中嵌入隐式插值网络，用于对解码器生成的图像特征进行增强，并将增强后的特征通过残差连接与原始特征融合；其中，所述隐式插值网络通过基于坐标的神经渲染技术增强特征细节，其具体实现包括以下步骤：接收来自所述解码器的上采样块的图像特征张量，并获取该图像特征张量中每个像素点的归一化空间坐标，形成坐标-特征对；利用预设的空间编码函数将所述归一化空间坐标映射到高维连续空间，以形成高维坐标向量；其中，所述空间编码函数为周期性正弦编码函数，用于将输入的低维坐标映射到高维空间，以更好地表示图像的高频细节；将经过编码的高维坐标向量与对应的图像特征张量进行通道维度上的拼接或相加操作，并将融合后的结果输入至一个参数化的多层感知机网络；由所述多层感知机网络对融合后的结果进行非线性变换，输出一个细节增强特征向量；将所述细节增强特征向量通过残差连接与原始的解码器的特征进行叠加，其输出作为增强后的特征，供所述解码器的下一级上采样块进行图像重建，从而提升对历史文档字符笔画边缘及复杂纹理的恢复质量； S103，利用包含受损图像与完好图像对的训练数据集，对所述历史文档修复模型进行训练； S104，将待修复的所述受损历史文档图像、位置掩码图像和内容引导图像输入至训练完成的所述历史文档修复模型，输出修复后的历史文档图像。

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厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600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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