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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率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：CN114581301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210165154.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率方法是由刘宝弟;赵丽飞设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率方法，通过将输入图像进行下采样得到低分辨率图像，将下采样后的低分辨率图像编码为对应的退化表示，利用单张图片的内部信息非局部重现性，避免对于大规模数据集的依赖；提出了一种基于二阶视觉注意力机制，该二阶视觉注意力机制包括五个二阶视觉注意力残差组，每个残差组包含了五个二阶视觉注意力模块，通过二阶视觉注意力模块提取图像的深度特征，将退化表示和不同通道的权值矩阵输入每个二阶视觉注意力模块，将第五个残差组的输出特征进行上采样，得到超分辨率图像，适用于现实情况中不同退化方式的情况，提高图像超分辨能力。

本发明授权基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二阶视觉注意力机制的图像超分辨率方法，其特征在于，包括，所述方法包括：将输入图像进行下采样，得到低分辨率图像；将下采样后的低分辨率图像编码为对应的退化表示R；提取图像的浅层特征，得到浅层特征的特征图F∈RH×W×C，其中，H表示特征图的高，W表示特征图的宽，C表示特征图的通道数；计算特征图中不同通道的权值矩阵Fc∈RC×1×1，其中，Fc＝Sigmoidf1×1ReLUf1×1HGPPF其中，HGPP∈RC×1表示非线性通道特征；通过二阶视觉注意力模块提取图片的深度特征；将图片的深度特征进行上采样，得到超分辨率图像；对输入图像进行随机旋转和翻转实现数据增强，采用Adam优化器优化训练过程；所述通过二阶视觉注意力模块提取图片的深度特征，具体为：将退化表示经过两个全连接层和一个重塑层，得到卷积核w，将权值矩阵经过视觉注意力卷积层和1×1的卷积层得到第一深度特征F1，其中，卷积核为w：w＝freshapefFCfFCRF1＝f1×1fVAFc,w将退化表示经过两个全连接层和一个Sigmoid激活函数层，得到通道调制系数v，然后，将通道调制系数v与权值矩阵Fc相乘，得到第二深度特征F2，其中，v＝SigmoidfFCfFCR 将第一深度特征F1与第二深度特征F2相加后得到的特征经过3×3的卷积层、视觉注意力卷积层和3×3卷积层之后和权值矩阵Fc相加，得到第一个二阶视觉注意力模块的输出特征其中，F'＝F1+F2 将第一个二阶视觉注意力模块的输出特征作为下一个二阶视觉注意力模块的输入，直到得到第五个二阶视觉注意力模块的输出特征，第五个二阶视觉注意力模块的输出特征作为下一个视觉注意力残差组的输入，直至得到第五个二阶视觉注意力残差组的输出特征，即图片的深度特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。