中国科学技术大学赵峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原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：CN116993622B 。
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：202311190085.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原方法是由赵峰;张景皓设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原方法，包括如下步骤：将降质后的图像输送到已训练完成的图像复原模型中，以输出恢复图像；图像复原模型包括骨干网络和解耦优化算子，解耦优化算子包括奇异向量优化算子和奇异值优化算子；奇异向量优化算子利用正交矩阵相乘不改变奇异值而仅改变奇异向量的特点，对降质后图像的降质表征奇异向量进行优化；奇异值优化算子基于奇异值分解与傅里叶变换相似的信号形成原理，利用快速傅里叶变换对降质后图像的降质表征奇异值进行优化；该多降质图像复原方法实现了多降质图像复原任务之间的联合优化，从而以较少的模型参数与计算复杂度实现更优的性能。
本发明授权一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于降质模式解耦学习的多降质图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤： 将降质后的图像输送到已训练完成的图像复原模型中，以输出恢复图像； 所述图像复原模型包括骨干网络和解耦优化算子，解耦优化算子替换骨干网络中的基本构成单元，所述解耦优化算子包括奇异向量优化算子和奇异值优化算子； 奇异向量优化算子利用正交矩阵相乘不改变奇异值而仅改变奇异向量的特点，对降质后图像的降质表征奇异向量进行优化； 奇异值优化算子基于奇异值分解与傅里叶变换相似的信号形成原理，利用快速傅里叶变换对降质后图像的降质表征奇异值进行优化。
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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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