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龙图腾网获悉四川大学申请的专利低信噪比图像重建方法、装置、设备及存储介质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：CN121074189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511615169.2，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权低信噪比图像重建方法、装置、设备及存储介质是由程鹏;桂友强设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本低信噪比图像重建方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种低信噪比图像重建方法、装置、设备及存储介质。包括：S1.获取包含参考帧和至少一帧非参考帧的低信噪比图像序列；S2.对非参考帧执行增强相关系数配准，基于迭代得到的最优几何变换矩阵将非参考帧对齐至参考帧；S3.通过注意力机制计算每帧与参考帧的相关性和差异，生成动态权重并加权融合特征；S4.利用多尺度层次结构对加权融合后的特征图进行增强；S5.将增强后的特征图输入生成对抗网络进行交互式调制，生成重建图像。本发明在多帧图像输入下，通过运动补偿、特征提取与融合，并基于生成对抗网络的交互式重建处理，生成高质量图像，实现对结构信息和细节信息的有效恢复，从而提升低信噪比条件下的图像重建精度。

本发明授权低信噪比图像重建方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种低信噪比图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取包含参考帧和至少一帧非参考帧的低信噪比图像序列； S2.对所述非参考帧执行增强相关系数配准，基于迭代得到的最优几何变换矩阵将非参考帧对齐至参考帧； S3.通过注意力机制计算每帧与参考帧的相关性和差异，生成动态权重并加权融合特征； S31.将各非参考帧经3乘3卷积嵌入后，与参考帧逐像素计算相关图； S32.将各帧与参考帧相关图的绝对差值输入Sigmoid函数，生成差异感知注意力权重； S33.参考帧特征直通输出，非参考帧特征按权重逐像素加权后通道维拼接，经1乘1卷积聚合为融合特征； S4.利用多尺度层次结构对加权融合后的特征图进行增强； S41.通过残差块强化特征图，经两级下采样提取多尺度上下文； S42.在最低分辨率层堆叠残差块整合全局信息，并抑制所述全局信息的噪声与错位； S43.逐级上采样并与编码层特征跳跃连接，经3乘3卷积后与输入特征残差相加输出； S5.将增强后的特征图输入生成对抗网络进行交互式调制，生成重建图像。

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