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龙图腾网获悉中山大学;中山大学·深圳申请的专利一种多退化视频的通用修复方法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：CN120410857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510873219.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种多退化视频的通用修复方法是由任文琦;陈昱瀛;姜求平;朱江;任烨;操晓春设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多退化视频的通用修复方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种多退化视频的通用修复方法，该方法包括：获取多退化视频；将多退化视频输入VSRMamba；通过浅层特征提取模块提取当前视频帧以及当前视频帧之前连续多个视频帧的浅层特征；将多个浅层特征输入循环特征传播模块，通过循环特征传播模块对多个浅层特征进行对齐，在时间维度和空间维度上，对对齐后的多个浅层特征进行正向展开和拼接操作，以及反向展开和拼接操作，得到多个一维序列，并基于多个一维序列生成当前视频帧的深层特征；通过高分辨率重建模块将当前视频帧的浅层特征和深层特征进行融合，并生成当前视频帧对应的高分辨率视频帧。解决了邻居像素遗忘的问题，生成的高分辨率视频拥有更自然、清晰的纹理细节。

本发明授权一种多退化视频的通用修复方法在权利要求书中公布了：1.一种多退化视频的通用修复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待修复的多退化视频，所述多退化视频的分辨率小于预设分辨率； 将所述多退化视频输入预先训练得到的视频超分辨率状态空间模型VSRMamba，所述VSRMamba包括：浅层特征提取模块、循环特征传播模块和高分辨率重建模块； 对于所述多退化视频中的任一当前视频帧，通过所述浅层特征提取模块提取所述当前视频帧以及所述当前视频帧之前连续多个视频帧的浅层特征； 将所提取的多个浅层特征输入所述循环特征传播模块，通过所述循环特征传播模块对多个浅层特征进行对齐，在时间维度和空间维度上，分别对对齐后的多个浅层特征进行正向展开和拼接操作，以及反向展开和拼接操作，得到多个一维序列，并基于所述多个一维序列生成所述当前视频帧的深层特征； 通过所述高分辨率重建模块将所述当前视频帧的浅层特征和深层特征进行融合，并基于融合后的特征生成所述当前视频帧对应的高分辨率视频帧； 所述循环特征传播模块包括多个残差状态空间模块，每个所述残差状态空间模块依次由第一层归一化、时空状态空间模块、第一残差连接、第二层归一化、卷积层、通道注意力、第二残差连接组成；所述时空状态空间模块依次由第一线性层、逐通道卷积、第一激活函数、三维选择性扫描模块、第三层归一化、第二线性层、第二激活函数、哈达玛积和第三线性层组成；所述三维选择性扫描模块依次由三维选择性展开子模块、状态空间模型、序列求和子模块组成； 通过所述循环特征传播模块，在时间维度和空间维度上，分别对对齐后的多个浅层特征进行正向展开和拼接操作，以及反向展开和拼接操作，得到多个一维序列，包括： 将对齐后的多个浅层特征输入残差状态空间模块，通过所述残差状态空间模块的第一层归一化对所述对齐后的多个浅层特征进行归一化，得到归一化后的多个浅层特征； 将所述归一化后的多个浅层特征输入所述时空状态空间模块，通过所述时空状态空间模块的第一线性层、逐通道卷积和第一激活函数依次对所述归一化后的多个浅层特征进行处理，得到处理后的浅层特征； 将所述处理后的浅层特征输入三维选择性扫描模块，通过所述三维选择性展开子模块，在时间维度和空间维度上，分别对处理后的浅层特征进行正向展开和拼接操作，以及反向展开和拼接操作，得到多个一维序列。

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