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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复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：CN120876274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511386674.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法是由巢建树;苏欣;何灿;张凯源;孙可;米琦;赖佳华设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及超高清图像恢复领域，具体涉及基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法，通过构建超高清图像恢复模型进行超高清图像恢复，该超高清图像恢复模型的构建步骤如下：构建ChebSpec‑Net模型，该ChebSpec‑Net模型包括依次连接的第一卷积模块、编码器、瓶颈层、解码器、第二卷积模块和第一残差相连模块；该编码器包括三个SpectroTrans模块和三个下采样模块，该解码器包括三个SpectroTrans模块和三个上采样模块，该编码器和该解码器之间设置跳跃连接融合以保持空间细节信息；本申请构建了对称的多尺度编码‑解码架构，通过SpectroTrans模块在不同分辨率层级进行渐进式特征提取和重建，配合上采样和跳跃连接，在保持空间细节的同时实现了全局‑局部特征的有效融合。

本发明授权基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.基于分组切比雪夫谱滤波的超高清图像恢复方法，其特征在于：通过构建超高清图像恢复模型进行超高清图像恢复，该超高清图像恢复模型的构建步骤如下：构建ChebSpec-Net模型，该ChebSpec-Net模型包括依次连接的第一卷积模块、编码器、瓶颈层、解码器、第二卷积模块和第一残差相连模块； 该编码器包括三个SpectroTrans模块和三个下采样模块，该SpectroTrans模块与该下采样模块依次间隔设置，该解码器包括三个SpectroTrans模块和三个上采样模块，该SpectroTrans模块与该上采样模块依次间隔设置，且该编码器和该解码器之间设置跳跃连接融合以保持空间细节信息； 该ChebSpec-Net模型采用该第一卷积模块提取输入的低质量图像的浅层特征，将该浅层特征送入该编码器，该编码器的所述SpectroTrans模块对浅层特征进行谱域处理，并对谱域处理的输出进行下采样操作，将下采样操作输入下一个所述SpectroTrans模块，该编码器的输出在所述瓶颈层进行深度特征变换，变换后的特征输入该解码器，该解码器对变换后的特征进行上采样操作，将上采样后的特征与该编码器对应层进行跳跃连接，再将连接后的特征输入下一个所述SpectroTrans模块，该解码器输出的特征图经该第二卷积模块进行特征提取后，该第一残差相连模块将提取的特征与该低质量图像进行残差相连后输出恢复的超高清图像； 该编码器与该解码器之间设置的跳跃连接为在该解码器的第一个上采样模块与第一个所述SpectroTrans模块之间设置第二残差连接模块，在该解码器的第二个上采样模块与第二个所述SpectroTrans模块之间设置第三残差连接模块； 所述第二残差连接模块用于将该编码器的第三个所述SpectroTrans模块输出的特征与该解码器的第一个上采样模块输出的特征进行融合，所述第三残差连接模块用于将该编码器第二个所述SpectroTrans模块输出的特征与该解码器的第二个上采样模块输出的特征进行融合； 所述SpectroTrans模块包括依次连接的GCM模块、SGU模块和局部前馈模块，所述GCM模块对输入特征按通道进行分组，每组特征独立进行切比雪夫多项式近似处理，将每组的输出特征进行聚合，对聚合后的特征依次进行激活处理和归一化处理，将归一化后的特征与输入特征进行残差相连后输出； 该SGU模块对前一状态特征和GCM模块输出的特征分别进行线性投影，将投影后的两个特征进行拼接，将拼接后的特征输入StateProcess模块进行特征融合处理，对融合后的特征进行深度卷积和激活处理生成门控权重，将该门控权重与融合后的特征进行逐元素相乘，将该门控权重取反后与前一状态特征进行逐元素相乘，将两个相乘结果进行逐元素相加，将相加结果与GCM模块输出的特征进行残差相加，残差相加的输出特征作为下一轮循环的前一状态特征，该SGU模块循环至预设次数时，输出所获得的特征图。

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