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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法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：CN116188324B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310249168.5，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法是由王旭;張靖群;劉瑞娟;張真誠;袁文強設計研發完成，并于2023-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法。首先，對數據集中的原始圖像進行棋盤格狀像素劃分預處理，形成訓練樣本。之后，將其在所提出的一種深層神經網絡中進行訓練，來補齊棋盤格狀圖像生成恢復圖像。訓練結束后，只需將棋盤格狀圖像輸入預訓練好的模型，即可自動恢復高清圖像。本發明剔除的深層神經網絡主要采取卷積塊串聯策略，并結合了殘差連接和密集連接兩種方式獲取高維圖像特征，用來豐富補齊圖像所需要的紋理信息。采用本發明，不僅可以實現棋盤格狀圖像的預測恢復，也可將其運用在可逆信息隱藏技術領域以提高嵌入效率。

本發明授權基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度神經網絡的棋盤格狀圖像恢復方法，其特征在于，步驟如下： S1：將灰度圖像數據集中的每張原始灰度圖像進行棋盤格狀劃分，形成黑色像素和白色像素兩類；將黑色像素全部置為0，白色像素保持不變，從而將灰度圖像轉換為棋盤格狀圖像，由單張灰度圖像和對應的棋盤格狀圖像構成一個訓練樣本； S2：利用所述訓練樣本構成的數據集，通過像素級別損失函數對深度神經網絡進行訓練，得到棋盤格狀圖像恢復模型； 所述深度神經網絡以棋盤格狀圖像為輸入，以原始灰度圖像為輸出，網絡中包含第一卷積層、第二卷積層、多個卷積模塊、第四卷積層、第五卷積層和第六卷積層，且前后兩個卷積模塊之間通過密集網絡連接；所述卷積模塊中，前部分為級聯有多個由卷積層加ReLU激活函數組成的單元結構，且每個單元結構之間帶有殘差連接和密集網絡連接，后部分連接一個卷積層，卷積層的輸出與卷積模塊的原始輸入進行元素位相加后作為卷積模塊的最終輸出；深度神經網絡的輸入圖像首先通過第一卷積層和第二卷積層進行兩次卷積特征提取，提取的特征圖依次通過多個卷積模塊進一步提取特征，然后將深度特征經過第四卷積層和第五卷積層后輸出深層特征，深層特征通過殘差連接的形式與先前得到的各淺層特征進行特征融合，融合特征最后輸入卷積核為1×1的第六卷積層后得到深度神經網絡最終輸出的原始灰度圖像； S3、將待恢復的棋盤格狀圖像輸入棋盤格狀圖像恢復模型中，得到對應的原始灰度圖像。

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杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；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”。