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龙图腾网获悉武汉金惠科技有限公司;武汉工程大学申请的专利一种超分辨率重构方法、装置以及存储介质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：CN115409700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210862508.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种超分辨率重构方法、装置以及存储介质是由戴耀南;喻九阳;郑小涛;胡天豪;张德安;夏文凤设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超分辨率重构方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种超分辨率重构方法、装置以及存储介质，属于图像处理领域，方法包括：分别对训练集图像进行特征提取分析得到待训练图像特征；构建训练模型，通过待训练图像特征对训练模型进行训练得到训练后模型；根据所有的测试集图像对训练后模型进行测试得到超分辨率重构模型；通过超分辨率重构模型对待重构图像进行图像重构得到超分辨率重构结果。本发明具备了图像特征信息采集范围广，特征信息增强，低参数量，图像分辨率提高效果好等优点，在提高图像特征信息采集范围的同时，增强了信息的特征属性。

本发明授权一种超分辨率重构方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种超分辨率重构方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：导入多个训练集图像和多个测试集图像，分别对各个所述训练集图像进行特征提取分析，得到与各个所述训练集图像对应的待训练图像特征; S2：构建训练模型，通过多个所述待训练图像特征对所述训练模型进行训练，得到训练后模型； S3：根据所有的测试集图像对所述训练后模型进行测试，得到超分辨率重构模型； S4：导入待重构图像，通过所述超分辨率重构模型对所述待重构图像进行图像重构，得到超分辨率重构图像，并将所述超分辨率重构图像作为超分辨率重构结果； 所述训练模型包括编码器和解码器，所述步骤S2的过程包括： 通过所述编码器分别对各个所述待训练图像特征进行编码，得到与各个所述训练集图像对应的编码后特征，具体为： 通过第二式分别对各个所述待训练图像特征进行编码，得到与各个所述训练集图像对应的编码后图像特征，所述第二式为： H=F+， 其中，H为编码后图像特征，为待训练图像特征，F为期望函数，F是由2层卷积层组成的映射关系； 通过所述解码器分别对各个所述编码后图像特征进行解码，得到与各个所述训练集图像对应的解码后图像特征； 根据所有的解码后图像特征和所有的待训练图像特征对所述训练模型进行损失值分析，得到训练后模型； 所述根据所有的解码后图像特征和所有的待训练图像特征对所述训练模型进行损失值分析，得到训练后模型的过程包括： 通过第三式分别对各个所述解码后图像特征以及与各个所述训练集图像对应的待训练图像特征进行损失函数的计算，得到与各个所述训练集图像对应的损失函数，所述第三式为： ， 其中，， 其中，， 其中，为损失函数，为解码后图像特征与待训练图像特征之间的误差值，为alpha函数设置的阈值，为解码后图像特征，为待训练图像特征； 根据所有的损失函数对所述训练模型进行参数更新，得到更新后的训练模型，并将所述更新后的训练模型作为所述训练模型，并返回步骤S1，直至达到预设迭代次数，并将更新后的训练模型作为训练后模型。

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