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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种双通道稀疏编码的图像超分辨率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：CN113628114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202110942771.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种双通道稀疏编码的图像超分辨率重建方法是由骆霖;杨欣;李恒锐;朱义天;周大可设计研发完成，并于2021-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双通道稀疏编码的图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双通道稀疏编码的图像超分辨率重建方法，该方法首先使用双三次插值和双线性插值算法对LR图像进行预处理，对于预处理后的图像块利用基于非局部自相似度的字典训练方法训练字典；然后提出一种改进的基于稀疏表示的重建模型，建立了自适应双通道，设计了两个自适应系数来控制这两个通道各自的比例，根据模型计算稀疏表示系数；最后根据稀疏表示系数重构HR图像块，将所有HR图像块融合得到最终的HR图像。本发明通过的模型的改进与优化，较大程度上提高了重构过程的鲁棒性，而且提高了HR图像的质量，在定性和定量上都有较好的重建效果。

本发明授权一种双通道稀疏编码的图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种双通道稀疏编码的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对原始LR图像进行预处理，得到由若干图像块构成的训练集；步骤2，利用基于非局部自相似度的字典训练方法对训练集进行训练，并使用K-SVD算法构建得到字典；步骤3，基于步骤2得到的字典，构建基于双通道稀疏表示的图像SR重建模型，采用最速下降法求解模型，得到稀疏表示系数；具体过程如下：基于步骤2得到的字典，构建基于双通道稀疏表示的图像SR重建模型如下： 其中，α表示稀疏表示系数，c1、c2表示自适应信道系数，Y表示经过稀疏处理后的HR图像块，H表示退化矩阵，Dh为字典，λ为正常数，β为常数，w为常数，τi为局部自适应系数，xiu,v表示在Dhα和之间的不同矩阵的第i个元素，表示L1范数，表示L2范数，M×N表示HR图像块的大小；采用最速下降法求解模型，并通过迭代计算得到稀疏表示系数，根据如下公式计算第n次迭代的自适应信道系数和 其中，Tn为第n次迭代的中间变量，为第n-1次迭代的自适应信道系数，h为放大系数，U为自适应通道阈值，Rn为第n次迭代的残差指数，表示第n-1次迭代前的前K次迭代结果的平均值，K为常数；当满足迭代终止条件，输出第n+1次迭代的稀疏表示系数αn+1为：αn+1＝αn-rnRn其中，αn为第n次迭代的稀疏表示系数，rn为第n次迭代的学习率， 其中，表示使图像水平移动u像素的移位矩阵，表示使图像垂直移动v像素的移位矩阵；步骤4，利用字典和稀疏表示系数对各图像块进行重构，得到HR图像块，将所有的HR图像块进行融合，得到最终的HR图像。

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