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龙图腾网获悉上海大学;济宁学院申请的专利一种双目视觉系统污损图像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：CN117058523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311154468.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种双目视觉系统污损图像修复方法是由罗均;刘文杰;刘靖逸;刘军;李恒宇;谢少荣设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双目视觉系统污损图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明属于污损图像修复技术领域，具体涉及一种双目视觉系统污损图像修复方法，利用自主机器人当前视角图像的时序特性和相邻参考视角图像的空间信息，基于条件生成对抗网络和改进后的Transformer建模当前视角图像的时序信息，并利用相关卷积层将相邻参考视角图像的空间信息与主干网络融合，解码重构出修复结果；本发明可以使装备有视觉系统的自主机器人更好的应对非结构化的作业环境，保证获取的视觉图像信息的完整性和准确性，提升机器人视觉系统的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种双目视觉系统污损图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种双目视觉系统污损图像修复方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用双目相机获取双目视频，双目视频包括当前视角视频和相邻视角视频，将双目视频按视频序列划分为多个图像序列；将所有图像序列中当前视角的原始图像制作成污损图像，将所有图像序列分为训练集、验证集和测试集； 步骤2，将训练集的一个图像序列中的污损图像和相邻视角的原始图像输入到图像修复模型中，用空间变换网络模块对相邻视角的原始图像进行仿射变换，将相邻视角的原始图像和当前视角的污损图像在污损区域的空间对齐，得到对齐图像；将对齐图像与污损图像输入条件生成对抗网络中，得到污损图像的初步修复图像； 步骤3，将初步修复图像进行尺度变换，然后输入到下采样模块中，得到第一级特征图； 步骤4，使用分级编码器模块将第一级特征图经过卷积编码之后得到高维特征图； 步骤5，使用解耦时空域Transformer模块获取图像序列中高维特征图的时序信息特征图和空间信息； 步骤6，将相邻视角的原始图像经过相邻视角下采样模块输出高级语义特征图，将高级语义特征图与时序信息特征图相融合，得到融合图像，并将融合图像和高维特征图的空间信息输入到多帧解码器解码，输出多帧最终修复图像； 步骤7，根据最终修复图像与当前视角的原始图像计算损失函数，然后通过反向传播函数训练更新图像修复模型的参数； 步骤8，将训练集中的其他图像序列输入到图像修复模型中，重复步骤2-7，优化损失函数和图像修复模型的参数，得到最终的图像修复模型并使用验证集和测试集进行评估； 在步骤4中，将第一级特征图经过分级编码器模块的一个卷积层，得到第二级特征图；随后将当前级特征图与第一级特征图拼接，得到当前级拼接特征图；再将当前级拼接特征图经过一个卷积层得到下一级特征图，最后得到最终拼接特征图；将最终拼接特征图沿第四维度展开，并经过卷积处理后得到高维特征图。

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