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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种视频快照压缩成像重建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：CN121304503B 。

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：202511870892.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种视频快照压缩成像重建方法及系统是由张军;梁梓新设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频快照压缩成像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种视频快照压缩成像重建方法及系统，方法包括将视频帧序列及其时变掩膜集合输入测量模型得到初始估计；构建重建网络，包括特征提取模块、门控残差网络模块和视频重建模块；特征提取模块包括两个三维卷积层，每个三维卷积层均接有激活函数，特征提取模块对初始估计提取初始特征；将初始特征输入门控残差网络模块，输出重建信息特征；通过视频重建模块融合重建信息特征，并进行上采样和细化细节，重建出视频序列。本发明在几乎不增加参数与算力的前提下，有效抑制重影与闪烁，提升长时重建的稳定性，为高压缩比、超清分辨率与长序列的SCI重建提供有效方案。

本发明授权一种视频快照压缩成像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频快照压缩成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取视频帧序列及其对应的时变掩膜集合，并输入到视频快照压缩成像正向测量模型，得到初始估计； 构建重建网络，包括特征提取模块、门控残差网络模块和视频重建模块； 将所述初始估计输入重建网络的特征提取模块，所述特征提取模块包括两个三维卷积层，每个三维卷积层后均接有激活函数，通过特征提取模块对所述初始估计提取初始特征； 将所述初始特征输入门控残差网络模块，输出重建信息特征； 通过视频重建模块融合所述重建信息特征，并通过亚像素卷积进行上采样，采用三维卷积细化细节，重建出视频序列； 所述门控残差网络模块包括五个ResLNet块，其中第二和第三个ResLNet块之间设有三维卷积层和激活函数，第四和第五个ResLNet块之间设有两层三维卷积层，两层三维卷积层中第一层三维卷积的输出与第二个ResLNet块的输出按通道拼接后再进行第二层三维卷积； 每个ResLNet块通过短跳跃连接或长跳跃连接进行信息传递，并采用分组处理、帧级交叉门控和时间线性注意力机制建模时空相关性，每个ResLNet块进行所述分组处理、帧级交叉门控和时间线性注意力机制建模时空相关性的步骤包括： 将ResLNet块的输入特征在通道维度均匀划分为S组； 将第1组直接进行时空因子化处理，得到输出Y1； 对于第i组，其中i{2,...,S}，执行帧级交叉门控操作，将上一组的输出Yi-1与当前组的输入Xi进行自适应融合，得到融合特征Zi； 将所述融合特征Zi进行时空因子化处理，得到输出Yi； 将所有组的输出{Y1,...,YS}沿通道维度进行拼接，并通过1×1×1卷积压缩后，与ResLNet块的输入特征进行残差连接，得到ResLNet块的输出； 所述时空因子化处理通过时空因子化块ELFormer实现，时空因子化块ELFormer包括并行设置且顺序融合的三个支路： 空间通道融合支路，用于进行局部空间特征提取和通道重标定； 时间线性注意力支路，用于以近线性复杂度建模全局时域依赖； Swish-门控时间前馈网络支路，用于对前两支路的输出进行稳态门控融合。

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