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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于误差估计的自适应压缩感知成像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：CN116503497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210051774.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于误差估计的自适应压缩感知成像方法是由胡雪梅;邱晨曦;岳涛设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于误差估计的自适应压缩感知成像方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于误差估计的自适应压缩感知成像方法。该方法具体步骤为：第一级：1将图像I分块，用测量矩阵φ1对图像块进行压缩测量，得到y1；2对y1进行初始重建，得到3对进行优化重建，得到第二级：4将上一级的重建结果、φ1和y1输入到自适应模块ASM，输出自适应掩码A1；5根据A1，用φ2对部分图像块进行压缩测量，得到y2；6对y2进行初始重建，并与上一级的初始重建结果相加，得到本级的初始重建结果；7对本级的初始重建结果做优化重建，得到本级的优化重建结果；8重复步骤4～7，直到达到目标采样率。

本发明授权基于误差估计的自适应压缩感知成像方法在权利要求书中公布了：1.基于误差估计的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 第一级： 步骤1，对原始图像I进行分块处理，并使用第一级的测量矩阵φ1对每一个图像块进行压缩测量，得到第一级的测量结果y1； 步骤2，使用一个1×1的卷积层对第一级的测量结果y1进行维度变换，并通过数据重排操作输出第一级的初始重建结果 步骤3，使用全卷积神经网络N1对第一级的初始重建结果进行进一步优化重建，得到第一级的最终重建结果 第二级： 步骤4，将上一级的最终重建结果、第一级的测量矩阵φ1和第一级的测量结果y1输入到自适应模块ASM，得到自适应掩码A1； 步骤5，将自适应掩码A1与原始图像I进行点乘，得到调制后的输入图像I1； 步骤6，对输入图像I1进行分块处理，并依据步骤4中得到的自适应掩码A1，使用本级的测量矩阵φ2对部分图像块进行压缩测量，得到本级的测量结果y2； 步骤7，使用一个1×1的卷积层对本级的测量结果y2进行维度变换，并进行数据重排操作，将得到的结果与步骤2的初始重建结果相加，得到本级的初始重建结果 步骤8，使用全卷积神经网络N2对本级的初始重建结果进行进一步优化重建，得到本级的最终重建结果 第三级～第k级： 步骤9，重复步骤4～8，直到得到目标压缩率下的最终重建结果

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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