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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨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：CN119399030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510000319.2，技术领域涉及：G06T3/4069；该发明授权一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法是由潘越;徐熙平;胡莫同;张宁设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法在说明书摘要公布了：一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法。属于光学图像处理技术领域，具体涉及分焦面偏振图像超分辨重建技术领域。所述方法包括如下步骤：S1、利用分焦面偏振探测器采集图像构建图像数据集；S2、构建超分辨率神经网络模型，所述超分辨率神经网络模型中通过通道自适应亚像素卷积模块实现对任意通道数的特征图像进行亚像素重构，同时根据不同偏振方向的特征信息占比对通道权重进行自适应调节；S3、利用图像数据集训练超分辨率神经网络模型；S4、根据评价指标验证超分辨率神经网络模型；S5、利用超分辨率神经网络模型进行偏振图像超分辨重建。

本发明授权一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、利用分焦面偏振探测器采集图像构建图像数据集；S2、构建超分辨率神经网络模型，所述超分辨率神经网络模型中通过通道自适应亚像素卷积模块实现对任意通道数的特征图像进行亚像素重构，同时根据不同偏振方向的特征信息占比对通道权重进行自适应调节；S3、利用图像数据集训练超分辨率神经网络模型；S4、根据评价指标验证超分辨率神经网络模型；S5、利用超分辨率神经网络模型进行偏振图像超分辨重建；所述超分辨率神经网络模型依次包括输入层、卷积层、稠密残差模块、空间注意力模块、通道自适应亚像素卷积模块和输出层；将分焦面偏振图像作为输入，利用卷积层对浅层特征进行提取，利用稠密残差模块对深层特征进行提取，利用空间注意力模块提取特征图的注意力图并进行加权融合，利用通道自适应亚像素卷积模块对提取的特征图进行上采样，得到四幅不同偏振方向的线偏振图像；所述空间注意力模块分别对特征图进行通道最大池化和通道平均池化得到两个单通道特征图，将这两个单通道特征图结合得到双通道特征图，利用5×5的卷积核对双通道特征图进行卷积运算并使用Sigmoid激活函数进行激活，得到由权重系数组成的注意力图，将注意力图与各特征图进行加权融合得到新的特征图；所述通道自适应亚像素卷积模块对上一层获得的特征图进行最大池化和平均池化，获得长度为c的通道特征，将获得的通道特征输入一个通道自适应子网络来获取通道权重，所述通道自适应子网络依次由两个卷积层和一个全连接层组成，其中全连接层的神经元数量等于特征图的通道数，根据通道权重计算得到加权特征图，再对加权特征图进行条件批量归一化，在所述条件批量归一化中，0°、45°、90°和135°四个偏振方向作为条件调整批量归一化的缩放因子和偏置项，最后进行亚像素卷积实现上采样得到0°、45°、90°和135°四个偏振方向的超分辨率偏振图像。

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