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龍圖騰網獲悉西安工程大學申請的專利基于快速慣性原始-對偶的圖像處理方法、裝置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：CN120298267B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510771601.0，技術領域涉及：G06T5/77；該發明授權基于快速慣性原始-對偶的圖像處理方法、裝置及介質是由文萌;邢志偉;馬弘;侯文悅設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于快速慣性原始-對偶的圖像處理方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于快速慣性原始?對偶的圖像處理方法、裝置及介質，包括：S100：獲取待修復圖像；S200：采用快速慣性原始?對偶算法對待修復圖像進行去噪除處理；S300：采用快速慣性原始?對偶算法對模糊圖像進行去模糊處理。針對模糊圖像修復效率低，算法收斂性差等問題，提出了一種快速慣性原始?對偶算法，用于求解具有Lipschitz梯度的光滑函數、非光滑可近似函數和線性復合函數之和的最小化問題。本發明算法在目標函數值方面可以實現最壞情況o1k2的最優收斂速度，該技術方法在圖像去噪和圖像去模糊方面具有在具有較好的有效性和效果，快速慣性原始?對偶迭代算法比現有的其他原始?對偶算法效果更好。

本發明授權基于快速慣性原始-對偶的圖像處理方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于快速慣性原始-對偶的圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： S100：獲取待修復圖像； S200：采用快速慣性原始-對偶算法對所述待修復圖像進行去噪處理，直至輸出去噪圖像； S300：采用快速慣性原始-對偶算法對所述去噪圖像進行去模糊處理，直至輸出清晰圖像； 其具體步驟如下： 其中，x-1,x0∈X，X表示原始變量的域或空間，x-1＝x0；y-1,y0∈Y，Y表示對偶變量的域或空間，y-1＝y0；αk為慣性參數；ξk和ηk為中間變量；為通過鄰近算子更新的原始變量的值；為通過鄰近算子更新的對偶變量的值；prox為鄰近算子；τ和σ為步長參數且均大于0；G為正則化函數；H*為函數H的對偶函數，H是關于對偶變量y的函數；為函數F的梯度，函數F為具體問題中的可微函數，表示數據保真項的梯度；B為線性算子；B*為算子B的共軛；ρ為松弛參數； 步驟S200，包括： S210：對參數進行賦值，令p＝0.05，q＝0.7， S220：計算xk+1，yk+1； S230：判斷是否滿足||xk+1-xk||＜ε，若是，則輸出去噪圖像；若否，則令xk-1＝xk，yk-1＝yk，tk-1＝tk，k＝k+1，返回執行步驟S220； 其中，p、q為正則化參數且均大于0；τ為步長參數；β為參數；r為參數且r∈0,4]；k為迭代索引且大于等于0；t為迭代中更新的參數；x為原始變量，xk+1為原始變量x經過k+1次迭代算法計算后的值；y為對偶變量，yk+1為對偶變量y經過k+1次迭代算法計算后的值；ε為去噪收斂閾值； 步驟S300，包括：對所述去噪圖像執行如下步驟： S310：對參數進行賦值，令p＝0.05，q＝0.7， S320：計算xk+1，yk+1； S330：判斷是否滿足||xk+1-xk||＜ε'，若是，則輸出清晰圖像；若否，則令xk-1＝xk，yk-1＝yk，tk-1＝tk，k＝k+1，返回執行步驟S320； 其中，ε'為去模糊收斂閾值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安工程大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市新城區金花南路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。