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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统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：CN120182096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510645164.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统是由郭原源;钱伟行;李宏凯;李旭;赵文宣;曹徐东;武荣哲;邹鹏设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统，涉及图像处理领域。首先基于双三次插值生成高分辨率和低分辨率图像组，构建图像超分辨率数据集；然后搭建一种基于KSCeption和HABlock的混合感知图像超分辨率模型；再基于旅鼠优化算法对模型的超参数组合进行迭代优化，使用迭代过程中的每组超参数进行模型训练和验证，得到最优的超参数组合和图像超分辨率模型；最后将待处理图像输入到最优模型，得到超分辨率图像。本发明通过混合感知特征提取和多路径特征融合，有效融合全局和局部特征，同时通过旅鼠优化算法得到重建效果最好的模型，从而提升超分辨率图像的质量。

本发明授权一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取高分辨率图像，利用双三次插值得到对应的低分辨率图像，以构建图像超分辨率数据集； S2、搭建基于KSCeption和HABlock的混合感知图像超分辨率模型； S3、采用旅鼠优化算法对混合感知图像超分辨率模型的超参数组合进行迭代优化，使用迭代过程中的每组超参数进行模型训练和验证，得到最优的超参数组合和对应图像超分辨率模型； S4、将待处理图像输入到步骤S3获得的最优模型，得到超分辨率图像； 其中，步骤S3中具体包括以下步骤： S301、设定旅鼠种群的初始化参数，包括个体数量、最大迭代次数、问题维度，旅鼠搜索代理群体的搜索空间设为超参数组合的取值范围，超参数组合包括KSCeption单元的数量HABlock单元的数量、损失函数的比例系数、初始学习率、训练批尺寸； S302、基于改进的混沌Tent映射初始化旅鼠种群，具体如下： 首先，在初始化空间[0,1]之内随机初始化旅鼠种群； 然后，使用带有扰动因子的Tent混沌映射再次初始化种群，表达式如下：， 其中表示随机初始化后旅鼠个体的位置，表示再初始化后的旅鼠个体的位置，是扰动因子常数，表示在之间的随机数；是Tent映射的折点位置控制参数，∈0,1； 最后，将旅鼠个体的位置线性映射到搜索空间； S303、使用旅鼠种群中每个个体的超参数组合进行超分辨率模型的训练和验证，计算验证过程中重建图像与真实图像的结构相似性SSIM作为个体的适应度，并记录最优适应度个体的位置； S304、计算当前迭代的能量因子E，能量因子包含一个随迭代次数增大而减小的衰减系数，同时引入一个自适应能量系数改进旅鼠优化算法，该系数根据当前迭代和上一迭代中最优个体的位置自适应调整，当迭代优化效果不佳时增大能量因子，当迭代优化效果较好时减小能量因子； S305、根据当前的能量因子情况，模拟旅鼠行为更新当前搜索代理种群的位置；设定能量阈值，当能量充足，即时，模拟旅鼠食物短缺时的长途迁徙行为，或者模拟旅鼠挖掘洞穴的行为，从而进行搜索空间内的全局探索，避免陷入局部最优区域；当能量不足，即时，模拟旅鼠在洞穴内小范围觅食的行为，或模拟旅鼠躲避捕食者的行为，进行局部空间的精细开发； S306、判断是否达到最大迭代次数，若是，停止迭代，输出最优超参数组合及对应的超分辨率模型权重，否则，返回步骤S303继续优化迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京师范大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。