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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法及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：CN121353083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511905715.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法及系统是由陈家欣;黄德天;李海林;陈泽鑫;黄玉婷;林祯炜设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：通过内容感知令牌聚合生成语义置信度与分组信息，解耦基础残差为纹理增强与退化抑制制导图；结合静态语义约束掩码与稀疏矩阵乘法机制，实现注意力的渐进式聚焦；引入扩散时间步嵌入与协同调制器，将语义制导信息动态注入多步去噪过程，融合自适应注意力特征与扩散重建特征，最终输出高保真高分辨率图像。本发明通过语义分组引导的稀疏注意力机制与语义解耦制导的扩散去噪协同调制，实现内容自适应的高分辨率图像重建。

本发明授权一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义感知令牌的图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对输入的低分辨率图像进行卷积操作，提取浅层特征并从浅层特征中提取特征令牌； S2，利用预训练的辅助超分辨网络对输入的低分辨率图像生成初步超分图像，计算初步超分图像和经上采样对齐后的低分辨率图像之间的像素级绝对差值，得到基础结构残差图；通过内容感知令牌聚合方式生成语义置信度以及语义分组信息，再通过对语义置信度进行上采样对齐及卷积平滑处理生成像素级语义置信度图，利用像素级语义置信度图通过两个可学习的非线性门控函数分别对基础结构残差图进行调制，解耦为互补的纹理增强制导图和退化抑制制导图；将纹理增强制导图和退化抑制制导图在通道维度拼接，形成语义解耦制导图； 所述生成初步超分图像具体包括：对输入的低分辨率图像进行尺寸调整和标准化，获得预处理的低分辨率图像，将预处理的低分辨率图像输入到预训练的辅助超分辨网络，通过深层残差学习和特征重建对预处理的低分辨率图像进行增强，获得增强的低分辨图像，对增强的低分辨图像进行色彩校正，获得初步超分图像； S3，基于语义分组信息生成静态语义约束掩码，基于浅层特征和静态语义约束掩码计算出语义引导的初始注意力图；在后续层中，移除静态语义约束掩码，通过稀疏矩阵乘法SMM机制计算当前层的稀疏注意力得到该层的初始注意力图，并将其与对上一层输出的注意力图进行Hadamard积运算，对积运算结果进行归一化，对归一化结果执行稀疏化操作，逐层实现注意力机制的渐进式聚焦，获得第一深度特征； S4，基于预设的当前扩散时间步，通过正弦位置编码和两个多层感知机映射得到当前扩散时间步嵌入向量，将当前扩散时间步嵌入向量、语义解耦制导图和第一深度特征通过协同调制器生成融合制导特征图，将融合制导特征图在反向去噪的每一步中，均与当前的噪声特征图在通道上拼接，共同作为主去噪U-Net的输入，以指导其执行多步扩散去噪，生成第二深度特征； S5，将第一深度特征和第二深度特征进行拼接得到混合特征图，对混合特征图进行卷积融合两者信息并恢复通道数，再进行上采样和卷积精炼，输出重建的高分辨率图像。

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