闽江学院曾坤获国家专利权
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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于通道融合自注意力机制的单幅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：CN116205789B 。
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：202211644667.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于通道融合自注意力机制的单幅图像超分辨率重建方法是由曾坤;林汉江;方金生设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于通道融合自注意力机制的单幅图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于通道融合自注意力机制的单幅图像超分辨率重建方法，基于通道融合自注意力机制的轻量级图像超分辨率网络，包括：浅层特征提取模块、通道融合自注意力模块、密集特征融合模块和图像重建模块。通道融合自注意力是本发明提出一种新的线性自注意力方法。传统的自注意力机制通过对图像空间相邻位置中的相似特征加权求和生成新的像素特征，而通道融合自注意力则是通过融合不同通道间的图像区域特征重新生成新的通道特征。另外，本发明的图像超分辨率网络通过通道融合自注意力和轻量级卷积模块，降低了网络的计算复杂度，使其具有足够的轻量级和灵活性。
本发明授权基于通道融合自注意力机制的单幅图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道融合自注意力机制的单幅图像超分辨率重建方法，其特征在于：以CMSAN网络作为单幅图像超分辨率重建的深度网络，把低分辨率图像直接输入到CMSAN网络，重建出一张高分辨率图像； 所述CMSAN网络包含浅层特征提取模块、若干通道融合自注意力模块CMSAB、密集特征融合模块和上采样模块，采用卷积层提取低分辨率图像的浅层特征，然后利用CMSAB模块分析所述浅层特征，提取层次特征，将生成的分层特征串接融合，与残差特征相加；最后，经过上采样模块得到重建的高分辨率图像； 所述通道融合自注意力模块CMSAB结构通过通道融合自注意力和轻量级卷积定义； 通道融合自注意力通过在通道维度而不是像素空间中保持Transformer的局部关注和窗口机制的移动，以提高模型的效率；卷积部分使用两个1ⅹ1卷积，1个3ⅹ3深度卷积；引入两个BN层是为了取代自注意力的LN层，以提高模型的运行速度。
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