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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种针对复合退化的双阶段图像恢复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：CN121120451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511650343.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种针对复合退化的双阶段图像恢复方法是由程鹏;桂友强设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对复合退化的双阶段图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种针对复合退化的双阶段图像恢复方法，包括以下步骤：S1：将退化图像输入恢复模块，生成去除退化后的中间图像；所述恢复模块包含编码器和解码器，其中编码器采用Transformer块处理空间域中的跨尺度特征，解码器采用WaveTrans块恢复图像分辨率，并在频率域中去除复合退化；S2：将中间图像输入生成模块，生成细节重建后的清晰图像；所述生成模块引入了信号细化模块和频率调制器，用于改善图像质量。本发明通过提出一个两阶段模型，有效提升了复合退化图像恢复的效果。

本发明授权一种针对复合退化的双阶段图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种针对复合退化的双阶段图像恢复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将退化图像输入恢复模块，生成去除退化后的中间图像；所述恢复模块包含编码器和解码器，其中编码器采用Transformer块处理空间域中的跨尺度特征，解码器采用WaveTrans块恢复图像分辨率，并在频率域中去除复合退化； 所述编码器由多层Transformer块串联组成，输入退化图像到所述编码器中，通过所述Transformer块提取跨尺度特征，并采用PixelUnshuffle降低分辨率，得到最深层特征； 所述解码器由多层WaveTrans块串联组成，WaveTrans块由Transformer块和频率学习模块串联组成，将所述最深层特征输入解码器的Transformer块后得到中间特征，然后再将退化图像和中间特征输入频率学习模块中，通过PixelShuffle操作将所述最深层特征恢复到原始尺寸，得到去除退化后的中间图像； S2：将所述中间图像输入生成模块，生成细节重建后的清晰图像；所述生成模块引入了信号细化模块和频率调制器，用于改善图像质量； 所述生成模块包括以下步骤： 输入所述中间图像，通过LLaVA大语言模型生成图像的内容提示；同时引入消极提示来抑制所述中间图像的残留退化；再经CLIP文本编辑器处理为prompttokenct；将prompttokenct、时间步以及噪声输入去噪Unet的编码器部分，通过去噪Unet跳跃连接部分的频率调制器进行频率调制，最后输入去噪Unet的解码器部分； 输入所述中间图像，通过VAE编码器处理为中间图像特征；将所述中间图像特征和噪声输入编码器和中间块副本，再经信号细化模块来优化特征，最后输入去噪Unet的解码器部分； 从所述去噪Unet的解码器部分输出去噪后的图像特征，经VAE解码器生成清晰图像。

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