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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種單比特圖像恢復方法、裝置、終端及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：CN120355616B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510847200.9，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種單比特圖像恢復方法、裝置、終端及介質是由李曉鵬;鄭平澤;黃磊;廖桂生;龍天堯;李軍;謝俊好;余繼周設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種單比特圖像恢復方法、裝置、終端及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種單比特圖像恢復方法、裝置、終端及介質，涉及圖像處理領域。所述方法采用非零量化閾值對待恢復圖像進行單比特量化，確定初始圖像量化模型；采用光滑雙曲正切函數替代初始圖像量化模型中的符號函數，并對待恢復圖像進行低秩矩陣分解，確定目標圖像量化模型；根據截斷最小二乘函數和目標圖像量化模型確定初始優化模型；采用半二次最小化方法對初始優化模型進行轉化，確定目標優化模型；采用近端塊坐標下降算法求解目標優化模型得到各低維度子矩陣和噪聲矩陣；利用各低維度子矩陣確定重建圖像。有效地解決了現有技術無法有效抑制量化噪聲從而影響圖像恢復精度的問題。

本發明授權一種單比特圖像恢復方法、裝置、終端及介質在權利要求書中公布了：1.一種單比特圖像恢復方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待恢復圖像，采用非零量化閾值對所述待恢復圖像進行單比特量化，確定初始圖像量化模型； 采用光滑雙曲正切函數替代所述初始圖像量化模型中的符號函數，并對所述待恢復圖像進行低秩矩陣分解，確定目標圖像量化模型； 根據截斷最小二乘函數和所述目標圖像量化模型確定初始優化模型； 采用半二次最小化方法對所述初始優化模型進行轉化，確定目標優化模型； 采用近端塊坐標下降算法求解所述目標優化模型，確定所述待恢復圖像對應的各低維度子矩陣和噪聲矩陣； 利用各所述低維度子矩陣確定重建圖像； 采用非零量化閾值對所述待恢復圖像進行單比特量化，確定初始圖像量化模型，包括： 采用基于非零量化閾值的單比特低秩矩陣恢復模型對所述待恢復圖像進行單比特量化，確定圖像量化模型； 將所述圖像量化模型中的噪聲矩陣提取至符號函數外部，確定所述初始圖像量化模型： ， 其中，為待恢復圖像對應的數據矩陣，為所述數據矩陣的行數，為所述數據矩陣的列數，為非零量化閾值，為噪聲矩陣，為所述數據矩陣經單比特量化后的矩陣，為符號函數； 采用光滑雙曲正切函數替代所述初始圖像量化模型中的符號函數，并對所述待恢復圖像進行低秩矩陣分解，確定目標圖像量化模型，包括： 采用光滑雙曲正切函數替代符號函數，并將所述待恢復圖像的數據矩陣采用低秩矩陣分解，確定所述目標圖像量化模型： ， 其中，為所述數據矩陣經低秩矩陣分解后滿足列滿秩的低維度子矩陣，為所述數據矩陣經低秩矩陣分解后滿足行滿秩的低維度子矩陣，為秩。

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