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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于图像识别的虚拟影像修复还原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：CN121213424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511360381.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于图像识别的虚拟影像修复还原方法及系统是由孙启轩;马一博;王世博;李康设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的虚拟影像修复还原方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的虚拟影像修复还原方法及系统，包括：S1：基于多光谱设备采集原始破损影像并进行图像配准，获得多光谱影像数据；S2：基于多光谱影像数据通过CNN‑Transformer融合网络分析损伤区域输出图像融合特征；S3：构建一个多尺度特征动态聚合增强模型，通过多尺度特征动态聚合增强模型将CNN‑Transformer融合网络的输出结果映射到每个像素的类别，并输出精细化语义分割掩膜；S4：基于精细化语义分割掩膜生成修复特征图谱，基于修复特征图谱通过对抗性超分辨率重建网络实现虚拟影像的智能化修复还原，确保修复后的影像在语义上合理、与周边环境协调。

本发明授权基于图像识别的虚拟影像修复还原方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的虚拟影像修复还原方法，其特征在于，包括： S1：基于多光谱设备采集原始破损影像并进行图像配准，获得多光谱影像数据； S2：基于多光谱影像数据通过CNN-Transformer融合网络分析损伤区域输出图像融合特征；CNN-Transformer融合网络包括卷积神经网络CNN和变换器模型Transformer； S3：构建一个多尺度特征动态聚合增强模型，通过多尺度特征动态聚合增强模型将CNN-Transformer融合网络的输出结果映射到每个像素的类别，并输出精细化语义分割掩膜；多尺度特征动态聚合增强模型包括语义引导的偏移量预测器和语义分割掩膜输出器； 分割掩膜输出器的实现过程为： 基于偏移量场通过三组空洞率为,,的空洞卷积获取多尺度特征,,，表示为：，其中，为卷积核权重，为卷积核内的位置索引，为偏移量在x方向上的分量，为偏移量在y方向上的分量，为空洞率，为索引且； 通过多尺度特征,,引入动态权重生成器获取不同尺度的自适应权重,,，将多尺度特征按对应自适应权重进行聚合，得到聚合后的多尺度特征； 从多尺度特征分离出视觉模态特征和语义模态特征，并获取视觉模态特征与语义模态特征之间的跨模态注意力矩阵； 利用跨模态注意力矩阵对语义模态特征进行加权，得到增强后的语义特征，再将增强后的语义特征与视觉模态特征进行逐元素相加融合，得到跨模态增强特征； 将跨模态增强特征输入到由多层卷积层和一个Softmax层组成的分类子模块中，得到每个像素属于各类别的概率分布P，根据概率分布P，选取概率最大的类别作为该像素的类别，生成精细化语义分割掩膜M； S4：基于精细化语义分割掩膜生成修复特征图谱，基于修复特征图谱通过对抗性超分辨率重建网络实现虚拟影像的智能化修复还原； 对抗性超分辨率重建网络包括重建生成器和重建判别器。

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