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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法及系统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：CN119130802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411612028.0，技术领域涉及：G06T3/4046；该发明授权基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法及系统是由徐丽娟;梅海啸;仝丰华;赵大伟;于福强;李鑫;宋维钊设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法及系统，涉及图像处理技术领域，该方法为：获取待压缩感知重构的原始图像；将原始图像输入至训练完成的图像压缩感知模型中，经模型中的采样子网和初始化重构子网，进行分块采样并提取初始化重构特征图，初始化重构特征图再输入至模型中的深度重构子网，经并行的动态卷积分支和Transformer分支，分别依次提取多尺度的动态卷积局部特征和全局特征，并通过加权特征融合模块对相同尺度的两特征融合，最终输出图像的融合特征，经重构后，模型输出高质量的重构图像。本发明采用动态卷积和Transformer分支结构，结合特征自适应融合，有效提高重构图像的质量。

本发明授权基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态卷积和特征融合的图像压缩感知重构方法，其特征在于，包括：获取待压缩感知重构的原始图像；将原始图像输入至训练完成的图像压缩感知模型中，经模型中的采样子网和初始化重构子网，进行分块采样并提取初始化重构特征图，初始化重构特征图再输入至模型中的深度重构子网，经并行的动态卷积分支和Transformer分支，分别依次提取多尺度的动态卷积局部特征和全局特征，并通过加权特征融合模块对相同尺度的两特征融合，最终输出图像的融合特征，经重构后，模型输出高质量的重构图像；所述深度重构子网包括并行的动态卷积分支和Transformer分支、多层加权特征融合模块；所述动态卷积分支包括多层依次连接的特征动态增强模块，所述特征动态增强模块用于提取输入图像的动态卷积局部特征，且每层特征动态增强模块分别输出不同尺度的动态卷积局部特征；所述Transformer分支包括多层Transformer块，所述Transformer块用于提取输入图像的全局特征，且每层Transformer块输出不同尺度的全局特征；每层特征动态增强模块与每层Transformer块分别一一对应，且提取的动态卷积局部特征和全局特征通过对应层的加权特征融合模块进行特征融合，得到融合特征，该融合特征再作为输入特征输入至下一Transformer块。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。