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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种球面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：CN119762346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411805915.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种球面图像超分辨率方法及系统是由戴文睿;柳世禹;郑紫阳;薛朵朵;李成林;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种球面图像超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种球面信号超分辨率方法和系统，包括：构建参数化球面正二十面体三角网格，将等距矩形投影图像ERP从二维空间投影至正二十面体三角网格上，获得球面网格信号；将球面网格信号通过第一特征提取器，获得第一多尺度特征；将第一多尺度特征通过第二特征提取器，获得第二多尺度特征；将第二多尺度特征基于切比雪夫Chebyshev多项式的自适应滤波器学习和球面像素重组实现特征扩展，获得球面网格扩展特征，重建上采样球面网格信号；对上采样球面网格信号采用ERP逆向投影，获得超分辨率球面图像。本发明能够对低分辨率球面图像输入进行高质量的表征学习和细节刻画，尤其在超高倍率的图像超分辨率任务中，生成细节更完整，畸变更少的超分辨率球面图像。

本发明授权一种球面图像超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种球面图像超分辨率方法，其特征在于，包括： 构建参数化球面正二十面体三角网格，将等距矩形投影图像ERP正向投影，从二维空间投影至所述正二十面体三角网格上，获得球面网格信号； 将所述球面网格信号通过第一特征提取器，获得第一多尺度特征； 将所述第一多尺度特征通过第二特征提取器，获得第二多尺度特征； 将所述第二多尺度特征基于切比雪夫Chebyshev多项式的自适应滤波器学习和球面像素重组实现特征扩展，获得球面网格扩展特征，重建上采样球面网格信号； 对所述上采样球面网格信号采用ERP逆向投影，获得超分辨率球面图像； 所述第一特征提取器包括各向异性球面散射网络和通道注意力机制； 所述将所述球面网格信号通过第一特征提取器，获得第一多尺度特征，具体为： 采用各向异性球面散射网络中的多尺度球面小波，基于不同方位角和旋转角提取球面信号的多方位多尺度特征，具体为： 方向球面小波的基函数同时与经度与纬度相关，小波系数计算为 ； 其中，为输入球面信号，为球面方向卷积，为球面上的小波函数，旋转群，为旋转群，ω=θ,φ∈S2为球面角度位置； 各向异性球面小波在尺度、位置与方向上均具有局部化特性，小波尺度表示的角度局部性；通过将函数和小波展开到球谐空间中得到它们各自的球谐系数和，变换写作 ； 为WignerD方程； 基于上述变换，尺度系数计算为 ； 其中，为球面上轴对称的卷积，将旋转算符写作，则；尺度函数为轴对称函数，； 球谐空间计算尺度系数写作 ； 基于上述各向异性球面小波构建散射网络具备旋转不变性： 对于输入的球面网格信号，基于各向异性球面小波的散射卷积网络第一步的散射传播用表示； 对于带限为的方位角，任意方位角上的小波系数写作个基本小波系数的线性组合 ； 其中，旋转角，为插值函数； 采用小波系数的模作为旋转群上的信号，由线性组合而成； 将方位角下的散射传播简记为，对于长度为的频率下降的传播路径，对应的散射传播为 ； 路径输出的散射系数计算为 ； 其中，为最大的小波尺度，为轴对称尺度函数； 用取卷积保证了由决定的范围内的旋转不变性；散射变换迭代地将信号分解到各个方向和尺度上，收集不同长度的散射路径系数得到球面网格信号的散射特征； ； 其中为各向异性球面散射网络的层数，为所有长度为的频率下降传播路径组成的集合； 对RGB三色球面信号输入分别得到N点球面网格上的各向异性散射特征，其中 ； ； ； 通过通道注意力机制聚合所述各向异性球面散射网络输出的多方位角多尺度信息，即散射特征，具体为： 对于，x=R、G、B，在节点维度分别进行最大池化和均值池化得到通道系数，将通过一个双层的共享参数感知机，最后通过加和和非线性激活层得到通道注意力权重： ； 基于通道注意力权重，将散射特征压缩至单通道特征， ； 将压缩的散射特征与原信号进行融合，获得第一多尺度特征，作为第二特征提取器的输入。

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