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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于频率信息反馈的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：CN118887093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411346335.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于频率信息反馈的图像超分辨率方法及系统是由刘飞强;周新宇;江爱文设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频率信息反馈的图像超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提出了一种基于频率信息反馈的图像超分辨率方法及系统，通过设计一种深层特征提取模块获取多个层次深度的特征，增强纹理细节特征信息的获取，进而提高整体超分辨率重建的细节精度，再设计一种连接相邻时间步的频率信息反馈模块，将前一时间步中不同层级的深层特征经过频率信息调整后，反馈到后一时间步，以对后一时间步根据浅层特征提取深层特征的步骤给予指导，进而随着多个时间步顺序处理后，有效利用特征中的高频信息，极大地增强特征中的细节信息，本发明极大地提高了图像超分辨率方法的纹理细节重建精度。

本发明授权一种基于频率信息反馈的图像超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频率信息反馈的图像超分辨率方法，其特征在于，包括：获取待处理的低分辨率图像并进行预处理，将预处理后的低分辨率图像输入图像超分辨率网络，所述图像超分辨率网络包含多个时间步循环结构并按照时间步顺序展开；将所述低分辨率图像输入浅层特征提取模块，以获取浅层特征，并输入深层特征提取模块；深层特征提取模块根据特征层次深度顺序获取多层次深层特征，并输入频率信息反馈模块；所述深层特征提取模块根据特征层次深度顺序获取多层次深层特征，并输入频率信息反馈模块的步骤，具体包括：深层特征提取模块获取到浅层特征，所述深层特征提取模块包括多个残差聚合块，每个残差聚合块对应一个特征层次，所述多个残差聚合块按照对应特征层次的深度顺序，从浅至深的线性串行连接；所述残差聚合块根据浅层特征获取深层特征，所述获取深层特征的算法如下： 其中，表示深层特征，表示深层特征提取，表示浅层特征，表示时间步，0表示特征层次为浅层，表示当前残差聚合块对应的特征层次，[1，N]；选取多个残差聚合块获取的深层特征作为多层次深层特征并输入频率信息反馈模块；所述残差聚合块具体包括：残差聚合块中包括多个残差结构，每个所述残差结构包括残差支路和原始支路，所述残差支路中包括单一残差块，后一残差结构包含在前一残差结构的残差支路中，以构成残差聚合结构，所述残差聚合结构的最外层残差结构的残差支路中还包括一个1×1卷积块，所述残差块包括两个3×3卷积块和一个ReLU层；频率信息反馈模块根据频率信息对所述多层次深层特征进行特征调整，以获取关键深层特征，并反馈到下一时间步的深层特征提取模块；所述频率信息反馈模块根据频率信息对所述多层次深层特征进行特征调整，以获取关键深层特征，并反馈到下一时间步的深层特征提取模块的步骤，具体包括：频率信息反馈模块获取到多层次深层特征，所述频率信息反馈模块包括频率信息反馈块和一个1×1卷积块，所述1×1卷积块与下一时间步的深层特征提取模块相连，所述频率信息反馈块对所述多层次深层特征进行特征调整；所述频率信息反馈模块选取关键深层特征并反馈给下一时间步的深层特征提取模块，所述选取关键深层特征的算法如下： 其中，表示关键深层特征，表示关键深层特征选取，表示筛选出的多层次深层特征，M表示筛选出的多层次深层特征的数量，，表示时间步；反馈给下一时间步的深层特征提取模块的第一个残差聚合块后，输出的深层特征的定义如下： 其中，表示下一时间步的深层特征提取模块的第一个残差聚合块输出的深层特征，表示下一时间步的深层特征提取模块的第一个残差聚合块的深层特征提取，表示合并操作，表示1×1卷积操作，表示浅层特征；当循环至最终时间步时，重建模块根据当前时间步的深层特征提取模块的特征，以重建生成最终高分辨率图像。

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