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龙图腾网获悉苏州盖德光电科技有限公司申请的专利基于压缩感知驱动的可自适应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：CN120471774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510978586.7，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法是由周莎莎;谢奔;胡浩锦;王伟良;彭浩亮设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法，本发明设计了可训练的压缩感知采样模块，用于对输入图像进行稀疏观测压缩，该模块支持端到端联合训练，具有数据驱动优化能力。随后通过图像先验分析模块对压缩图像中的内容结构进行建模，计算图像复杂度指标，作为后续路径选择的参考依据。本发明结合了压缩感知理论与图像结构复杂度感知机制，通过自适应路径选择策略，实现了更高效且质量可控的超分辨率图像重建流程。

本发明授权基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括： S1：采用压缩感知矩阵对输入的低分辨率图像进行采样，得到对应的观测向量；对所述低分辨率图像进行稀疏表示，得到对应的稀疏系数； S2：基于步骤S1得到的观测向量和压缩感知矩阵对步骤S1得到的稀疏系数进行恢复；基于恢复后的稀疏系数和观测向量得到优化重建图像； S3：利用基于Transformer结构的路径调度器对步骤S2得到的优化重建图像进行图像复杂度判断得到路径概率，并将所述优化重建图像输入快速路径和精细路径进行处理，分别得到快速重建图像和精细重建图像；在步骤S3中的路径调度器中： 利用块嵌入层将输入的优化重建图像转换为特征序列； 对特征序列进行连续多层的Transformer编码；在每次Transformer编码中，对输入的特征序列进行多头自注意力操作，对多头自注意力操作的输出特征进行窗口注意力操作，得到注意力特征； 将所述注意力特征与所述特征序列对应元素相加后进行层归一化，再将层归一化后的特征输入前馈网络中进行映射，得到映射特征； 对所述映射特征进行池化操作，将池化后的特征进行MLP和Sigmoid激活操作后，得到所述路径概率 S4：基于步骤S3得到的路径概率，对步骤S3得到的快速重建图像和精细重建图像进行融合，得到对应的高分辨率图像。

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