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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種壓縮感知圖像重建方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115034980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210593970.1，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種壓縮感知圖像重建方法、裝置、電子設備及存儲介質是由郝連旺設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種壓縮感知圖像重建方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種壓縮感知圖像重建方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取待重建圖像的卡通紋理分解模型，卡通紋理分解模型包括卡通部分和紋理部分；所述卡通部分采用各向同性全變差圖像恢復定義法建模；所述紋理部分采用基于非凸優化的卷積字典學習模型建模；引入輔助參數將所述卡通部分的正則化項采用各向同性全變差范數先驗知識展開，得到優化模型；分別更新所述優化模型中紋理部分的稀疏系數和紋理字典，分別更新所述優化模型中卡通部分的光滑參數和輔助參數；根據所述更新后的卡通部分和紋理部分，確定重建圖像。本發明可有效針對待重建圖像的不同成分進行精確重建，最終獲得較高質量的重建圖像。

本發明授權一種壓縮感知圖像重建方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種壓縮感知圖像重建方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待重建圖像的卡通紋理分解模型，卡通紋理分解模型包括卡通部分和紋理部分；所述卡通部分采用各向同性全變差圖像恢復定義法建模；所述紋理部分采用基于非凸優化的卷積字典學習模型建模；引入輔助參數將所述卡通部分的正則化項采用各向同性全變差范數先驗知識展開，得到優化模型；分別更新所述優化模型中紋理部分的稀疏系數和紋理字典，分別更新所述優化模型中卡通部分的光滑參數和輔助參數；根據所述更新后的卡通部分和紋理部分，使用確定重建圖像，其中x為重建圖像，表示將DLαi置于第i個位置，并將其余項填充為零；DL為更新后的紋理字典，αi為更新后的稀疏稀疏，xC為更新后的卡通部分；所述卡通紋理分解模型為： 其中，Φ∈RM×N表示測量矩陣，表示待重建圖像的紋理部分，DL∈Rn×m表示紋理字典，{αi}∈Rm表示對應的稀疏系數，表示將DLαi置于第i個位置，并將其余項填充為零；xC∈RN表示待重建圖像的卡通部分，使用各向同性全變差圖像恢復定義法建模，用‖xC‖TV表示；λ1,λ2,λ3表示正則化項系數；b為初始輸入數據，Ω1x＝‖x‖0，表示一個零稀疏約束；Ω2是一個指示函數的形式，表示為：其中，集合C是用于限制字典元素長度的單位范數球，意味著對于DL的任意一列DL[:,j]滿足優化函數為： 其中，dυ和dh為輔助變量；dυ＝DυxC，dh＝DhxC。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街西段438號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。