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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118736036B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410716724.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法是由羅康;劉兆霆;潘中山設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-06-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法。首先結(jié)合圖像先驗(yàn)信息，建立數(shù)學(xué)優(yōu)化問題；然后引入對(duì)偶范數(shù)，將復(fù)合正則化優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為鞍點(diǎn)問題；再構(gòu)建原始對(duì)偶問題框架，其原始問題的解提供對(duì)重建圖像的估計(jì)；利用近端映射算子，得到原始對(duì)偶變量的迭代方案；最后交替更新原始變量和對(duì)偶變量，直至原始變量和真實(shí)值之間的誤差趨于收斂，并且得到最終重建圖像。本發(fā)明基于圖像重建背景，使用原始對(duì)偶方案處理復(fù)合正則化優(yōu)化問題，將優(yōu)化問題表述為鞍點(diǎn)問題，最后通過分解為原始問題和對(duì)偶問題逐步求解，不僅能夠處理非光滑正則化函數(shù)的不可微性，還可以通過分解為子問題提高計(jì)算效率，并確保解的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于原始對(duì)偶算法的稀疏全變分圖像重建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：結(jié)合圖像先驗(yàn)信息，建立數(shù)學(xué)優(yōu)化問題； 步驟2：引入對(duì)偶范數(shù)，將復(fù)合正則化優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為鞍點(diǎn)問題； 設(shè)||·||代表任意范數(shù)，它的對(duì)偶范數(shù)定義||a||*max||b||≤1a,b；根據(jù)定理可得||x||1*＝||x||∞,||x||∞*＝||x||1，||x||2*＝||x||2，能夠獲得如下表達(dá)式： 其中z和h是對(duì)偶變量；重新將||x||TV表示為N個(gè)l2范數(shù)的對(duì)偶范數(shù)之和： 其中Z是復(fù)合向量矩陣：zi表示的對(duì)偶范數(shù)的對(duì)偶變量，并且表示約束性集合，每個(gè)列向量zi都滿足其l2范數(shù)小于或等于1；這個(gè)約束集合確保了Z的每個(gè)列向量的l2范數(shù)在給定的范圍內(nèi)，從而限制了問題的解空間；根據(jù)l1范數(shù)和TV范數(shù)的對(duì)偶范數(shù)將復(fù)合正則化優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成鞍點(diǎn)優(yōu)化問題： 其中，x*,h*,Z*表示最優(yōu)解； 步驟3：構(gòu)建原始對(duì)偶問題框架，其原始問題的解提供對(duì)重建圖像的估計(jì)； 步驟4：利用近端映射算子，得到原始對(duì)偶變量的迭代方案； 步驟5：交替更新原始變量和對(duì)偶變量，直至原始變量和真實(shí)值之間的誤差趨于收斂，并且得到最終重建圖像。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人杭州電子科技大學(xué)，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號(hào)大街；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。