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龙图腾网获悉深圳市中兴微电子技术有限公司申请的专利图像恢复模型的训练方法及装置、电子设备、可读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：CN113628123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202010388892.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像恢复模型的训练方法及装置、电子设备、可读介质是由游晶;刘衡祁;徐科;孔德辉;艾吉松;刘欣;任聪设计研发完成，并于2020-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像恢复模型的训练方法及装置、电子设备、可读介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像恢复模型的训练方法及装置、电子设备、可读介质，方法包括：对训练图像进行预处理，获得低照度图像样本集合；基于低照度图像样本集合中的低照度图像样本和图像恢复模型，确定图像恢复模型的权重系数，其中，图像恢复模型是基于U‑Net网络和深度残差网络确定的神经网络模型；依据权重系数，对图像恢复模型进行调整，继续利用低照度图像样本训练调整后的图像恢复模型，直至图像恢复模型能够将低照度图像样本集合中的所有低照度图像样本的参数恢复至预设范围内为止。减少视频监控成像受环境光线的影响，对获取到的低照度图像进行改进和恢复，获得正常图像样本，避免图像不清晰的问题。不需要增加额外的硬件设备，降低硬件成本。

本发明授权图像恢复模型的训练方法及装置、电子设备、可读介质在权利要求书中公布了：1.一种图像恢复模型的训练方法，其包括： 对训练图像进行预处理，获得低照度图像样本集合； 基于所述低照度图像样本集合中的低照度图像样本和图像恢复模型，确定所述图像恢复模型的权重系数，其中，所述图像恢复模型是基于U-Net网络和深度残差网络确定的神经网络模型； 依据所述权重系数，对所述图像恢复模型进行调整，继续利用所述低照度图像样本训练调整后的所述图像恢复模型，直至所述图像恢复模型能够将所述低照度图像样本集合中的所有所述低照度图像样本的参数恢复至预设范围内为止； 所述基于所述低照度图像样本集合中的低照度图像样本和图像恢复模型，确定所述图像恢复模型的权重系数，包括： 依据所述U-Net网络，对所述低照度图像样本集合中的低照度图像样本进行无损的数据重组和数据特征融合，获得初级恢复图像样本集合； 将所述初级恢复图像样本集合中的初级恢复图像样本输入到所述图像恢复模型中的细节增强子模型中进行训练，获得增强的恢复图像样本集合，其中，所述细节增强子模型是依据所述深度残差网络确定的神经网络模型； 依据所述增强的恢复图像样本集合和预设参考图像样本集合，确定所述图像恢复模型的权重系数； 所述将所述初级恢复图像样本集合中的初级恢复图像样本输入到所述图像恢复模型中的细节增强子模型中进行训练，获得增强的恢复图像样本集合，包括： 对所述初级恢复图像样本进行无损的下采样和数据重组，获得初级细节增强训练样本集合； 依据所述深度残差网络，对所述初级细节增强训练样本集合中的初级细节增强训练样本进行处理，获得残差样本集合； 对所述初级细节增强训练样本集合中的残差样本进行N次卷积和激活处理，获得初级残差样本集合，其中，N为大于或等于2的整数； 将所述初级残差样本集合中的初级残差样本与其对应的所述初级细节增强训练样本集合中的初级细节增强训练样本进行加和运算，获得所述增强的恢复图像样本集合。

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