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龙图腾网获悉北京体育大学申请的专利一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复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：CN120410894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510295310.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复方法是由苏新华;林惠祥;沈燕飞;葛焕敏设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复方法，包括：获取观测张量及观测张量对应的索引集、先验集和可逆变换；将获取的数据输入至构建好的张量恢复模型中，输出初始恢复张量；张量恢复模型的构建步骤包括：对多阶张量进行差分处理，获得梯度张量；根据梯度张量对应的张量非凸范数，构建TCTV正则项；基于TCTV正则项，搭建张量恢复模型；将初始恢复张量输入至卷积神经网络模型中，输出最终恢复张量。该方法增强了对图像的恢复能力，在极限环境下的恢复性能更加显著，在应对高维数据丢失或受损时起到关键作用；有助于保证人脸识别、目标跟踪等基于图像处理的下游任务的准确率。

本发明授权一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种融合非凸低秩最小化和深度先验的张量恢复方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取观测张量及所述观测张量对应的索引集、先验集和可逆变换；将获取的数据输入至构建好的张量恢复模型中，输出初始恢复张量；观测张量即为观测图像；索引集是指观测图像中已知像素值的索引集合；先验集是一组预先定义的、反映图像结构性质的信息集合；可逆变换用于将图像转换到另一个域，以便处理和恢复； 所述张量恢复模型的构建步骤包括：对多阶张量进行差分处理，获得梯度张量；根据所述梯度张量对应的张量非凸范数，构建TCTV正则项；基于所述TCTV正则项，搭建张量恢复模型； 将所述初始恢复张量输入至卷积神经网络模型中，输出最终恢复张量； 所述TCTV正则项表示为： 其中，表示TCTV正则项；m表示先验集的基；表示先验集；k表示计算梯度的具体方向；表示梯度张量Gk对应的张量非凸范数；p表示可逆变换； 所述张量恢复模型包括张量补全模型和张量降噪模型； 所述张量补全模型表示为： 所述张量降噪模型表示为： 其中，X表示多阶张量；表示待恢复真实张量对应的索引集；表示索引集的正交补集；K表示限制在来填补空缺索引的数值；表示指示函数；表示多阶张量X中沿每个模态下的差分算子；表示投影算子；表示trade-off参数；M表示带有稀疏噪声E的观测张量；表示使用1范数刻画稀疏性。

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