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龙图腾网恭喜南通大学申请的专利一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型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：CN119006317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411192908.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法是由杨赛;何晓云;张立秋设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法，包括：首先对多种退回类型的图像进行多尺度底层特征提取，然后构建通道分组型多头注意力机制和空间分割型多头注意力机制；使用分组型多头注意力和空间分割型多头注意力组件视觉转换器模块，基于该模块构建多尺度编码器和多尺度解码器；接下来，将多尺度编码器和多尺度解码器的同等层进行连接，得到金字塔转换器；最后计算信息损失正则化损失函数对金字塔转换器内的参数进行优化。本发明能够充分利用多种图像复原任务之间的特异性和通用性的共同优势，从而解决多种图像复原任务集成过程中出现的跷跷板现象问题。

本发明授权一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔转换器与信息损失正则化的图像复原单程模型方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、多尺度底层特征提取：输入多种退回类型的一批图像，对于任意输入图像，利用卷积操作将其转化多尺度张量特征；步骤2、构建通道分组型多头注意力机制：对于任意张量特征，将其转化为矩阵形式，对其通道进行分组，在每一组内计算多头注意力；在步骤2中，具体步骤如下：S21：对于任意输入的张量特征将其变换为矩阵的形式，即：F′＝ReshapeF其中，F′∈RT×C，Reshape·表示矩阵变换函数；S22：将F′∈RT×C的通道分为G组，每一组被表示为假设自注意力机制的数目为H，则第h∈H个自注意力机制的计算公式为： 其中，为Fg的第h∈H个注意力特征，表示投影矩阵，为每个注意力特征的维度；上述注意力操作被执行H次，然后将H个注意力特征进行合并得到张量特征F的基于通道分组型多头注意力机制的注意力特征；步骤3、构建空间分割型多头注意力机制：对于任意张量特征，对其空间进行分割为多个窗口，将其转化为矩阵形式，在每一个窗口内计算多头注意力；步骤4、构建多尺度编码器和多尺度解码器：使用分组型多头注意力和空间分割型多头注意力组件视觉转换器模块，基于该模块构建多尺度编码器和多尺度解码器；步骤5、构建金字塔转换器：将多尺度编码器和多尺度解码器的同等层进行连接，得到金字塔转换器；步骤6、计算信息损失正则化损失函数：将任意输入图像输入到金字塔转换器，得到的复原图像，与其对应的真值图像计算信息损失正则化损失函数，基于该损失函数对金字塔转换器内的参数进行优化后，使用金字塔转换器对多种退回类型图像完成单程图像恢复任务。

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