深圳大學梁永生獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種圖像重建模型的構建及應用方法、模型、設備、介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120298233B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510744286.2，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種圖像重建模型的構建及應用方法、模型、設備、介質是由梁永生;劉帥;劉彬強;毛青宇;趙鈺卿設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種圖像重建模型的構建及應用方法、模型、設備、介質在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像處理領域，本申請提出了一種圖像重建模型的構建及應用方法、模型、設備、介質，該方案將JPEG圖像的頻域系數和量化表作為數據集訓練初始圖像重建模型，通過輸入壓縮過程的先驗知識（即壓縮圖像時使用的量化表）引導初始圖像重建模型逐步減少對圖像壓縮導致的失真現象，以獲得圖像重建模型，基于本申請方案獲取的圖像重建模型可以更好地增強JPEG圖像的視覺質量。
本發明授權一種圖像重建模型的構建及應用方法、模型、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像重建模型的構建方法，所述圖像重建模型用于對JPEG圖像進行重建，其特征在于，所述方法包括： 獲取JPEG圖像并對其進行解碼，以得到所述JPEG圖像的頻域系數和量化表，其中，所述JPEG圖像包括利用不同質量因子對JPEG圖像未壓縮前的真實圖像進行壓縮得到的圖像，所述頻域系數包括亮度系數和色度系數，所述量化表包括亮度量化表和色度量化表； 基于深度學習方法構建初始圖像重建模型，其中，所述初始圖像重建模型以所述頻域系數和所述量化表為輸入，所述JPEG圖像對應的重建圖像為輸出； 將所述頻域系數和所述量化表構成數據集，并利用所述數據集對所述初始圖像重建模型進行多次迭代訓練至收斂，以得到所述圖像重建模型，其中，在每次迭代訓練過程中，根據所述真實圖像和所述重建圖像確定的總損失函數更新圖像重建模型的參數。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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