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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种图像超分辨率重建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：CN115797176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211529992.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种图像超分辨率重建方法是由徐斌斌;郑钰辉设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像超分辨率重建方法，包括：获取训练数据集并对训练数据集进行增广处理；构建图像超分辨率重建网络模型；通过增广处理后的训练数据集对构建好的图像超分辨率重建网络模型进行训练；将待重建的图像输入训练好的图像超分辨率重建网络模型得到重建的超分辨率图像，本发明在不改变成像系统硬件设备的前提下，能够有效提升获取图像的边缘清晰度。

本发明授权一种图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集并对训练数据集进行增广处理； 构建图像超分辨率重建网络模型； 通过增广处理后的训练数据集对构建好的图像超分辨率重建网络模型进行训练； 将待重建的图像输入训练好的图像超分辨率重建网络模型得到重建的超分辨率图像； 其中，所述图像超分辨率重建网络模型包括浅层特征提取模块、非局部对比增强残差组模块、上采样模块以及重构模块； 所述浅层特征提取模块用于对增广后的训练数据集进行浅层特征提取，得到浅层图像特征图； 所述非局部对比增强残差组模块用于根据浅层图像特征图得到图像深度特征输出； 所述上采样模块用于对图像深度特征输出进行上采样，得到上采样特征图，记作； 所述重构模块用于根据对上采样特征图进行重构，得到重建的高分辨率图像，记作； 所述非局部对比增强残差组模块包括两个非局部对比注意力模块和一个二阶注意力共享源残差组模块； 其中一个非局部对比注意力模块用于根据浅层图像特征图得到非局部注意力特征图，如下式1、2、3所示： ，1 2 3 其中，为放大因子，、和分别表示对浅层图像特征图上的三种不同的映射，、和分别为相应的特征变换函数，和分别为特征图经过映射的位置和经过映射的位置的像素特征，为无偏近似函数，为softmax函数中的归一化项； 所述二阶注意力共享源残差组模块用于根据非局部注意力特征图提取图像的深度特征，如式4所示 4 其中，二阶注意力共享源残差组模块由若干二阶注意力共享源残差模块串联而成，表示卷积层的权重，为第个二阶注意力共享源残差模块的输出； 5 其中，表示第个二阶注意力共享源残差模块的函数，为第个二阶注意力共享源残差模块的输入； 另一个非局部对比注意力模块用于根据图像的深度特征得到更深的图像深度特征。

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