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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的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：CN115796264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211455273.6，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法是由余玉丰;钟国金设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高质量的医学图像领域，公开了一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法，包括以下步骤：基于自引导的结构保护模块探索并保留输入图像的结构信息；基于光照分布校正模块校正增强图像的照度分布；基于模糊判别器在真实域和模糊域中区分输入图像和增强图像；采用循环一致性损失以及纹理保真度损失表示损失函数。本发明基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法，采用模糊判别器来区分输入图像和增强图像在真实域和模糊域中的差异，从而提高识别能力并优化增强效果。本发明使用循环一致性损失和纹理保真度损失，使得网络适用于非成对训练的情况，从而图像的内容信息和纹理细节在增强过程中不会迁移和丢失。

本发明授权一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络的方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：利用基于模糊自引导的结构保护生成对抗网络系统中的自引导的结构保护模块探索并保留输入图像的结构信息；第二步：基于光照分布校正模块校正增强图像的照度分布；第三步：基于模糊判别器在模糊域中区分输入图像和增强图像；第四步：采用循环一致性损失以及纹理保真度损失表示损失函数；所述自引导的结构保护模块用于探索和保留低质量输入图像的结构信息，并指导图像增强模块和光照分布校正模块重建医学图像，自引导的结构保护模块由两个结构相同的编码器-解码器网络组成，编码器由预先训练好的Res-Net-34初始化；自引导的结构保护模块将原始输入和图像增强模块的输出压缩到深度语义空间中，然后限制它们之间的距离，使两个阶段的潜在特征表示接近，两个网络的编码特征分别表示为E·1和E·2，并且自引导损失函数表示为： 其中LQ和HQ分别表示低质量图像集和高质量图像集；所述模糊判别器中模糊运算的具体步骤如下：1两个输入图像m1和m2分别通过一个1×1卷积层以获得相同大小和尺寸的特征图；2两个特征图由sigmoid函数进行非线性激活；3两个激活的特征图进行模糊和运算，即取同一维度的较小值，最后得到模糊特征图f。

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