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龙图腾网恭喜云南大学申请的专利一种基于密集多尺度融合的图像修复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：CN114155171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111528555.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于密集多尺度融合的图像修复方法及系统是由陈杰;李海江;李海燕;余鹏飞;郭磊设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密集多尺度融合的图像修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于密集多尺度融合的图像修复方法及系统，所述修复方法包括：构建结构修复网络；将待修复的图片输入至所述结构修复网络，得到结构修复后的图片；构建细节修复网络；将所述结构修复后的图片输入至所述细节修复网络，得到细节修复后的图片；获取真实图像；采用所述真实图像对双频谱归一化鉴别器网络进行训练；将所述细节修复后的图片输入至训练好的双频谱归一化鉴别器，得到最终的修复图像。本发明中的上述方法提高了在修复复杂背景和纹理的大面积缺失时的修复效果。

本发明授权一种基于密集多尺度融合的图像修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于密集多尺度融合的图像修复方法，其特征在于，所述修复方法包括：构建结构修复网络；所述结构修复网络包括：第一编码模块和第一解码模块；所述第一编码模块包括：第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷阶层和第一十六层密集多尺度空洞卷积融合层；所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第三卷积层、所述第四卷阶层和所述第一十六层密集多尺度空洞卷积融合层依次连接；所述第一解码模块包括：第五卷积层、第一反卷积层、第六卷积层、第一上采样层以及第七卷积层；所述第五卷积层、所述第一反卷积层、所述第六卷积层、所述第一上采样层以及第七卷积层依次连接；所述第五卷积层还与所述第一十六层密集多尺度空洞卷积融合层连接；将待修复的图片输入至所述结构修复网络，得到结构修复后的图片；构建细节修复网络；所述细节修复网络包括：第二编码模块和第二解码模块；所述第二编码模块包括两层，第一层包括：第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、自注意力机制层、第十二卷积层及第十三卷积层；所述第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、自注意力机制层、第十二卷积层及第十三卷积层依次连接；第二层包括：第十四卷积层、第十五卷积层、第十六卷积层、第十七卷积层以及第二十六层密集多尺度空洞卷积融合层，所述第十四卷积层、第十五卷积层、第十六卷积层、第十七卷积层以及第二十六层密集多尺度空洞卷积融合层依次连接；所述第二解码模块包括：第一网络连接层、第二反卷积层、第十八卷积层、上采样层、第十九卷积层以及第二十卷积层；所述第一网络连接层、第二反卷积层、第十八卷积层、上采样层、第十九卷积层以及第二十卷积层依次连接；所述第一网络连接层分别与所述第十三卷积层和所述第二十六层密集多尺度空洞卷积融合层连接；将所述结构修复后的图片输入至所述细节修复网络，得到细节修复后的图片；获取真实图像；采用所述真实图像对双频谱归一化鉴别器网络进行训练；将所述细节修复后的图片输入至训练好的双频谱归一化鉴别器，得到最终的修复图像；所述训练好的双频谱归一化鉴别器网络包括：全局分支鉴别层、局部分支鉴别层、第二网络连接层、第三全连接层和sigmod层。

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