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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种图片缺失部分恢复方法和系统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：CN119810224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411740505.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种图片缺失部分恢复方法和系统是由何杰;李明;林自健设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图片缺失部分恢复方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种图片缺失部分恢复方法和系统，包括：将待恢复图片预处理得到Y；将Y分解并进行奇异值分解得到U，∑，VT，将U，∑矩阵相乘得到权重矩阵输入预训练完成的多层全连接自编码器层，继续训练并将转换为特征向量捕捉图像的全局信息；输入预训练完成的第一个CAE‑MC网络，继续训练并提取每一个通道维度的更加精准和丰富的局部特征和潜在信息，学习图像内部的复杂关系，利用图像的低秩特性实现对图像的补全，得到初步单通道恢复图片；合成为三通道图片后，输入预训练完成的第二个CAE‑MC网络，继续训练并进一步提取特征和学习图像内部的复杂关系，得到更加准确且全面的恢复图片。本发明可以对图片缺失部分进行恢复。

本发明授权一种图片缺失部分恢复方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种图片缺失部分恢复方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将待恢复图片进行预处理，得到三通道图像矩阵Y； S2、将所述三通道图像矩阵Y分解成三个单通道的矩阵，再分别对每一个通道的矩阵进行奇异值分解，得到U，Σ，VT三个矩阵，将前两个矩阵U，Σ矩阵相乘得到权重矩阵； S3、将所述权重矩阵输入预训练完成的整体恢复模型的多层全连接自编码器层，所述整体恢复模型由所述多层全连接自编码器层、第一个基于卷积自编码器的矩阵补全子网络CAE‑MC网络和第二个CAE‑MC网络构成，其中所述多层全连接自编码器层继续训练并将所述权重矩阵转换为特征向量，捕捉图像的全局信息； S4、将所述特征向量输入预训练完成的第一个CAE‑MC网络，所述第一个CAE‑MC网络继续训练并提取每一个通道维度的更加精准和丰富的局部特征和潜在信息，学习图像内部的复杂关系，利用图像的低秩特性，实现对图像的补全，得到初步单通道恢复图片； S5、将三个通道的初步单通道恢复图片合成为三通道图片后，输入预训练完成的第二个CAE‑MC网络，所述第二个CAE‑MC网络继续训练并进一步提取特征和学习图像内部的复杂关系，得到更加准确且全面的恢复图片。

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