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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练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：CN115423704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211037581.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练方法是由李恒宇;程立;刘靖逸;谢永浩;王曰英;谢少荣;罗均设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像修复技术领域，公开了一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练方法，步骤为：S1：获取样本图像集，样本图像集包括多对双目图像，每对双目图像包括左视角图像和右视角图像，左视角图像或右视角图像为损坏图像；将样本图像集按比例随机划分为训练集和测试集；S2：采用训练集对预先构建的步进式反向映射图像修复网络模型进行训练，更新双步进式反向映射图像修复网络模型的参数，得到训练后的步进式反向映射图像修复网络模型；S3：采用测试集对训练后步进式反向映射图像修复网络模型进行测试，从训练后的步进式反向映射图像修复网络模型中选出最优步进式反向映射图像修复网络模型。本发明的模型具有高效、实时、清晰、修复精度高等优点，修复得到的修复图像真实、自然。

本发明授权一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种步进式反向映射图像修复网络模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取样本图像集，所述样本图像集中包括多对双目图像，每对双目图像包括一个左视角图像和一个右视角图像，一对双目图像中的左视角图像和右视角图像对应同一个场景，采集时间相同；而且，一对双目图像中的左视角图像或右视角图像为损坏图像，每张损坏图像都保留其原始未损坏图像作为该损坏图像的真值；将样本图像集按比例随机划分为训练集和测试集； S2：采用训练集对预先构建的步进式反向映射图像修复网络模型进行训练，更新步进式反向映射图像修复网络模型参数，得到训练后的步进式反向映射图像修复网络模型； 其中，所述步进式反向映射图像修复网络模型包括特征提取模块、特征融合模块和图像修复模块；所述特征提取模块的输入为一对双目图像，用于对双目图像进行特征提取，生成一对双目图像的特征图并输出；所述特征融合模块的输入为特征提取模块输出的一对双目图像的特征图，用于将一对双目图像的特征图进行通道融合，生成左右视角通道融合特征图并输出；所述图像修复模块用于对输入步进式反向映射图像修复网络模型的一对双目图像中的损坏图像进行修复，图像修复模块的输入为左右视角通道融合特征图和特征提取模块输出的损坏图像的特征图，输出为损坏图像的修复图像；所述图像修复模块由初级语义修复层、过渡层和细化语义修复层组成；所述图像修复模块由初级语义修复层、过渡层和细化语义修复层组成；其中，所述初级语义修复层用于学习左、右视角图像的初级语义轮廓，生成损坏图像破损区域修复的初级语义信息特征图；所述过渡层用于在初级语义信息特征图的基础上对损坏图像破损区域进行细化修复，生成损坏图像破损区域修复的精细语义信息特征图；所述细化语义修复层用于学习左、右视角图像在对应受损区域的精细纹理特征，修复损坏图像破损区域的边缘细节，生成损坏图像的修复图像； S3：采用测试集对步骤S2得到的训练后步进式反向映射图像修复网络模型进行测试，从训练后的步进式反向映射图像修复网络模型中选出最优步进式反向映射图像修复网络模型。

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