买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院声学研究所南海研究站申请的专利基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强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：CN116681631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310504552.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强方法及系统是由刘鹏设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强方法及系统，该方法包括：利用任意场景分割方法将待修复的原始视频分割为若干个视频片段；分别提取每个视频片段的关键帧组成关键帧集合，提取原始视频中的视频帧组成视频帧集合；将关键帧和经人工图片修复后的对应关键帧组成低质量‑高质量成对数据集；并分成若干组，依次输入预先建立和训练好的预训练修复增强模型，采用迁移学习策略进行参数更新，得到训练好的修复增强模型；将视频帧集合输入修复增强模型，得到修复增强后的图片集合；将图片集合按照原始视频帧率重新合成视频；其中，预训练修复增强模型为对偶网络，包括生成网络和退化网络；训练好的修复增强模型为生成网络。

本发明授权基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对偶网络的低质量胶片图像修复增强方法，所述方法包括： 步骤1利用任意场景分割方法将待修复的原始视频根据视频场景分割为若干个视频片段； 步骤2分别提取每个视频片段的关键帧组成关键帧集合，提取待修复的原始视频中的所有视频帧组成视频帧集合； 步骤3将关键帧和经人工图片修复后的对应关键帧组成低质量-高质量成对数据集； 步骤4将低质量-高质量成对数据集分成若干组，依次输入预先建立和训练好的预训练修复增强模型，采用迁移学习策略进行参数更新，得到训练好的修复增强模型； 步骤5将步骤2的视频帧集合输入步骤4的修复增强模型，得到修复增强后的图片集合； 步骤6将步骤5的图片集合按照原始视频帧率重新合成视频，实现低质量胶片图像修复与增强； 其中，所述预训练修复增强模型为对偶网络，包括生成网络和退化网络；所述训练好的修复增强模型为生成网络；所述预训练修复增强模型的生成网络，用于将低质量图像修复增强为高质量图像，所述预训练修复增强模型的退化网络，用于将高质量图像退化为低质量图像；其中，生成网络和退化网络均包括：混合注意力模块、交叉语义注意力模块、特征融合模块和低秩优化模块；其中生成网络的输入为低质量-高质量成对图片X,Y的低质量图像X，退化网络的输入为X,Y的高质量图像Y； 所述预训练修复增强模型的处理过程具体包括： 步骤S1生成网络中具有l层结构的编码器对低质量图像X进行分层特征提取，得到每一层对应的层级特征fi，i∈[1,l]； 退化网络中具有l层结构的编码器对高质量图像Y进行分层特征提取，得到每一层对应的层级特征fi′，i∈[1,l]； 步骤S2生成网络的混合注意力模块将最后一层的层级特征fl进行混合注意力处理，捕获更丰富的全局高级语义上下文信息，得到语义融合特征fl_f； 退化网络的混合注意力模块将最后一层的层级特征fl′进行混合注意力处理，捕获更丰富的全局高级语义上下文信息，得到语义融合特征f′l_f； 步骤S3生成网络的交叉语义注意力模块将编码器第i层输出的层级特征fi，i∈[1,l-1]，与语义融合特征fl_f进行对应交叉语义注意力处理，优化局部空间细节信息，得到第i层的局部空间细节优化特征fi_c； 退化网络的交叉语义注意力模块将编码器第i层输出的层级特征fi′，i∈[1,l-1]，与语义融合特征f′l_f进行对应交叉语义注意力处理，优化局部空间细节信息，得到第i层的局部空间细节优化特征f′i_c； 步骤S4生成网络的特征融合模块将编码器第l-i层的局部空间细节优化特征fl-i_c与对应的第i层解码器的输出fi_d进行对应特征融合机制处理后，得到解码器每层的输出特征oi，i∈[1,l-1]；低秩优化模块对oi进行低秩优化处理，得到低秩优化输出结果Oi；其中，解码器第1层的输入为语义融合特征fl_f经低秩优化处理后的输出fin_d； 退化网络的特征融合模块将编码器第l-i层的局部空间细节优化特征f′l-i_c与对应的第i层解码器的输出f′i_d进行对应特征融合机制处理后，得到解码器每层的输出特征o′i，i∈[1,l-1]；对o′i进行低秩优化处理，得到低秩优化输出结果O′i；其中，解码器第1层的输入为语义融合特征f′l_f经低秩优化处理后的输出f′in_d； 步骤S5对生成网络的解码器最后一层的输出fl_d进行上采样，得到生成网络输出XH； 对退化网络的解码器最后一层的输出f′l_d进行上采样，得到退化网络输出YL。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院声学研究所南海研究站，其通讯地址为：570105 海南省海口市龙华区滨海大道63号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。