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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于并行多尺度多阶段融合的图像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：CN116128758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310068703.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于并行多尺度多阶段融合的图像修复方法及系统是由张丽清;王文韬;张健夫;牛力;招浩华;杨学设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行多尺度多阶段融合的图像修复方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于并行多尺度多阶段融合的图像修复方法及系统，根据待修复的图像及其对应掩膜图提取出图像特征后，对图像特征进行下采样后得到四个不同尺度的子图像特征，利用基于掩膜图的修复优先级方法控制每个尺度的子图像特征中缺失区域的修复速度，再将四个修复后的子图像融合后再次进行下采样及修复处理多次后，使用基于自注意力引导的特征融合得到最终修复图像。本发明能够始终维护高分辨率特征的修复，同时利用多阶段的多尺度融合技术，能够更好的融合结构与纹理信息，获得更加自然合理的修复结果。

本发明授权基于并行多尺度多阶段融合的图像修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于并行多尺度多阶段融合的图像修复方法，其特征在于，根据待修复的图像及其对应掩膜图提取出图像特征后，对图像特征进行下采样后得到四个不同尺度的子图像特征，利用基于掩膜图的修复优先级方法控制每个尺度的子图像特征中缺失区域的修复速度，再将四个修复后的子图像融合后再次进行下采样及修复处理多次后，使用基于自注意力引导的特征融合得到最终修复图像，具体包括： 步骤101获取待修复图像和对应的掩膜图，掩膜图用于指示待修复区域的位置，具体为：采用图像分割算法获得所述的掩膜图； 步骤102利用修复网络提取第一阶段的图像特征，其大小与输入图像保持一致； 步骤103对第一阶段的特征图进行下采样处理，得到四个尺度成比例递减的子特征图，具体为：第一个特征图尺寸与第二个特征图尺寸的比例关系与第二个特征图尺寸与第三个特征图尺寸的比例关系是一致的，以此类推； 步骤104将步骤103中得到的四个尺度特征图分别输入四个平行子分支，利用基于掩膜图的修复优先级方法控制每个尺度分支中特征图缺失区域的修复速度； 步骤105进行多尺度融合，即当前尺度的融合特征图包括： a对于尺度和当前尺度一致的特征图，直接相加； b对于尺度小于当前尺度的特征图，通过上采样到一样尺度后再相加； c对于尺度大于当前尺度的特征图，通过卷积核为3的二维卷积操作，得到和当前尺度一致的特征图后再相加； 步骤106进行基于自注意力机制的特征融合，具体包括： i在最小的分辨率尺度上计算注意力分数，其中：为堆叠之后得到的特征图，，为特征图上一点，N是特征图上总的像素数，， 为对x的卷积操作，得到的注意力分数为当合成像素i时候模型借鉴特征图上j位置像素值的权重； ii计算第i个位置像素融合后的输出结果，其中：，是超参数，用于平衡和之间的比重； iii将注意力分数图a用于引导各个尺度的全局特征融合：，其中： ，是注意力分数图中第i，j个位置，第i个特征块由第j个特征块在分辨率尺度合成得到；对于不同辨率尺度特征图2562,1282,642,322，其对应的每个特征块大小分辨为82,42,22,12； 步骤107将融合后的图像经过一层卷积得到最后的修复结果。

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