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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利图像重建模型训练以及图像重建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：CN120147121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510156115.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权图像重建模型训练以及图像重建方法是由郭亨;李文杰;马占宇设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像重建模型训练以及图像重建方法在说明书摘要公布了：本公开提出一种图像重建模型训练以及图像重建方法，属于图像处理技术领域。该方法构建图像训练集，由于图像训练集中包括噪声图像子集以及非噪声图像子集，且所述噪声图像子集和所述非噪声图像子集一一对应，因此可以根据噪声图像以及对应的非噪声图像进行编码，可以得到先验特征；在先验特征的基础上，基于图像训练集中任一噪声图像对应的先验特征以及噪声图像对应的图像特征，训练待训练重建模型，得到目标重建模型，在一定程度上提高了图像重建的质量。

本发明授权图像重建模型训练以及图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种图像重建模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 构建图像训练集，所述图像训练集中包括噪声图像子集以及非噪声图像子集；所述噪声图像子集和所述非噪声图像子集一一对应； 将所述噪声图像子集中的任一噪声图像，和与所述噪声图像对应的非噪声图像进行编码，得到先验特征； 基于所述图像训练集中任一噪声图像对应的先验特征、噪声图像对应的第一图像特征以及非噪声图像对应的第二图像特征，训练待训练重建模型，得到目标重建模型： 其中，所述基于所述图像训练集中任一噪声图像对应的先验特征、噪声图像对应的第一图像特征以及非噪声图像对应的第二图像特征，训练待训练重建模型，得到目标重建模型，包括： 基于所述先验特征和所述第一图像特征进行去介质重建，得到无介质重建特征； 基于所述先验特征和所述无介质重建特征进行边缘重建，得到目标边缘特征； 将所述无介质重建特征、所述目标边缘特征以及所述先验特征进行特征融合，得到重建图像； 基于所述重建图像和所述第二图像特征，确定所述待训练重建模型对应的损失值； 基于所述损失值与预设标准的关系，对所述待训练重建模型进行优化，输出目标重建模型； 其中，所述先验特征包括第一先验特征和第二先验特征，所述第二先验特征为所述第一先验特征的扩散特征；所述目标重建模型包括第一目标重建模型和第二目标重建模型， 所述基于所述图像训练集中任一噪声图像对应的先验特征、噪声图像对应的第一图像特征以及非噪声图像对应的第二图像特征，训练待训练重建模型，得到目标重建模型，包括： 基于所述图像训练集中任一噪声图像对应的第一先验特征、噪声图像对应的第一图像特征以及非噪声图像对应的第二图像特征，训练第一待训练重建模型，得到所述第一目标重建模型； 基于所述图像训练集中任一噪声图像对应的第二先验特征、噪声图像对应的第一图像特征以及非噪声图像对应的第二图像特征，训练第一待训练重建模型，得到所述第二目标重建模型； 所述第二先验特征通过以下方式获取： 在所述第一先验特征上添加预获取的噪声，得到噪声先验特征； 提取所述噪声图像的条件特征； 以所述条件特征为引导，对所述噪声先验特征进行去噪，得到所述第二先验特征。

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