深圳大学梁永生获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种图像重建模型的构建及应用方法、模型、设备、介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120298233B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510744286.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种图像重建模型的构建及应用方法、模型、设备、介质是由梁永生;刘帅;刘彬强;毛青宇;赵钰卿设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像重建模型的构建及应用方法、模型、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，本申请提出了一种图像重建模型的构建及应用方法、模型、设备、介质，该方案将JPEG图像的频域系数和量化表作为数据集训练初始图像重建模型，通过输入压缩过程的先验知识（即压缩图像时使用的量化表）引导初始图像重建模型逐步减少对图像压缩导致的失真现象，以获得图像重建模型，基于本申请方案获取的图像重建模型可以更好地增强JPEG图像的视觉质量。
本发明授权一种图像重建模型的构建及应用方法、模型、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种图像重建模型的构建方法，所述图像重建模型用于对JPEG图像进行重建，其特征在于，所述方法包括： 获取JPEG图像并对其进行解码，以得到所述JPEG图像的频域系数和量化表，其中，所述JPEG图像包括利用不同质量因子对JPEG图像未压缩前的真实图像进行压缩得到的图像，所述频域系数包括亮度系数和色度系数，所述量化表包括亮度量化表和色度量化表； 基于深度学习方法构建初始图像重建模型，其中，所述初始图像重建模型以所述频域系数和所述量化表为输入，所述JPEG图像对应的重建图像为输出； 将所述频域系数和所述量化表构成数据集，并利用所述数据集对所述初始图像重建模型进行多次迭代训练至收敛，以得到所述图像重建模型，其中，在每次迭代训练过程中，根据所述真实图像和所述重建图像确定的总损失函数更新图像重建模型的参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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