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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取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：CN115170483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210710797.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取方法是由孔令豹;彭星设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于缺陷检测技术领域，具体为一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取方法。本发明方法的基本步骤包括：确定低分辨率图像块训练样本集合和高分辨率图像块训练样本集合；生成重建模型，得到预测输出的高分辨率图像块；高分辨率图像块边缘像素平滑处理；缺陷边缘区域提取。本发明方法重建出的缺陷检测超分辨图像对比度较高且缺陷区域的边缘细节信息完整、轮廓清晰，重建的缺陷检测图像整体质量较高，未出现明显的扭曲、模糊和失真现象，对于增材制造工件表面缺陷检测过程中的关键缺陷信息提取与分析具有重要意义。

本发明授权一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种用于缺陷检测的超分辨率重建与特征提取方法，其特征在于，其基于直接映射的方式，直接在低分辨率图像块和高分辨率图像块训练样本集合之间建立线性映射关系，通过学习得到回归函数，然后直接通过回归函数将输入的低分辨率图像块映射为预测输出的高分辨率图像块，得到高分辨率重建图像；具体包括以下步骤： 一将输入的低分辨率图像IL分块成3×3像素大小的非重叠图像块，对外部输入的低分辨率图像测试集合Xl中的每一个图像块计算其在低分辨率图像块训练样本集合Yl中对应的K个最近邻的图像块组成集合 二将K个最近邻的低分辨率图像块集合Pl对应到高分辨率图像块训练样本集合Yh，得到K个最近邻的高分辨率图像块组成集合 三生成重建模型：得到的预测高分辨率图像块：正则化的经验误差为： 表示为： 其中，λ是正则化参数，用来平衡重建误差与正则项之间的关系；I是单位矩阵，是高分辨率图像块，是低分辨率图像块，是高分辨率图像块训练样本集合，是低分辨率图像块训练样本集合，φi是正则化经验误差；是正则项，用于约束超分辨率重建结果； 四得到预测输出的高分辨率图像块为： 五对预测输出的高分辨率图像块边缘像素平滑处理； 六对步骤五得到的图像利用Canny边缘检测方法提取缺陷的边缘区域。

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