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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法及装置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：CN121391674B 。

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：202511961649.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法及装置是由夏靖远;黄星桦;杨志雄;张双辉;刘振;黎湘设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法及装置，通过将由原始退化图像提取得到的多尺度图像特征输入至图像恢复网络中，将其特征输入至对应编码器中进行逐尺度融合得到潜空间特征，由集成有由退化频率原型提取模型与频域专家特征融合模型构成的频域专家模型的解码器对潜空间特征进行逐尺度的特征增强，前者通过一组预设环状高斯掩码划分频带提取各频带退化频率原型，后者依据该原型对潜空间特征分频带去除退化，同时基于各频带退化程度感知结果，对去退化后的特征进行自适应加权融合，得到频域增强特征。经过多尺度的解码，最终得到干净图像。本方法能够在网络参数量、计算量相当的条件下，实现更佳的图像复原性能。

本发明授权基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于层级式频域专家模型的多退化通用图像复原方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始退化图像，并提取所述原始退化图像的不同尺度的多个图像特征； 利用图像恢复网络对所述多个图像特征进行编码和解码，从而恢复出干净图像，其中，所述图像恢复网络由多个尺度的编码器和解码器构建得到，在所述图像恢复网络中： 将各尺度的图像特征输入至对应编码器中进行逐尺度融合，编码得到潜空间特征； 将所述潜空间特征输入到解码器中进行逐尺度解码，其中，在各尺度的解码器中均集成有频域专家模型，所述频域专家模型包括退化频率原型提取模型和频域专家特征融合模型，所述退化频率原型提取模型通过一组预设的环状高斯掩码进行频带划分，提取输入特征在各频带上的退化频率原型，所述频域专家特征融合模型根据所述退化频率原型对输入特征进行分频带的退化去除，同时基于每个频带上的退化频率原型感知退化程度，通过退化程度对退化去除后的输入特征行自适应加权融合，得到分频带进行频域增强后的增强特征，并将所述增强特征作为下一尺度解码器的输入特征； 通过多个解码器依次在不同尺度上进行解码，得到所述干净图像。

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