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龙图腾网恭喜浪潮软件科技有限公司申请的专利一种图像超分辨率的实现方法及装置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：CN119251052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411764620.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种图像超分辨率的实现方法及装置是由黄浩;李照川;张尧臣;王冠军;李会;侯冬刚;李捷明设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像超分辨率的实现方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像超分辨率的实现方法及装置，涉及图像处理领域；包括：步骤1：建立图像超分辨率神经网络，步骤2：将图像数据集中图像裁剪成预设大小的图像块，步骤3：将图像块输入编码器网络中，对图像块进行特征提取,获得特征矩阵Fr，步骤5：将特征矩阵Fr输入到隐式神经网络，进行坐标点到像素的映射操作，针对图像块输入的坐标点，对像素进行预测，实现图像超分辨率；与原图像相比，随着放大倍数的增加，图像的结构一致性得到了有效保证，且高频特征的丢失也较少，图像依然保持着较高的清晰度和对比度。

本发明授权一种图像超分辨率的实现方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像超分辨率的实现方法，其特征是包括：步骤1：建立图像超分辨率神经网络，图像超分辨率神经网络包括编码器网络、自注意力网络和隐式神经网络，编码器网络依次包括二维卷积层和傅里叶残差模块，步骤2：将图像数据集中图像裁剪成预设大小的图像块，步骤3：将图像块输入编码器网络中，对图像块进行特征提取：步骤31：先将图像块输入至二维卷积层进行二维卷积操作，获得特征矩阵F1，步骤32：分别对特征矩阵F1和二维卷积层进行补零操作，对补零操作后的二维卷积层进行傅里叶变换，同时利用傅里叶残差模块对特征矩阵F1执行傅里叶卷积操作，获得特征矩阵F傅，步骤33：利用傅里叶残差模块对特征矩阵F傅进行逆傅里叶变换，获得特征矩阵F逆傅，步骤34：利用傅里叶残差模块将特征矩阵F逆傅与特征矩阵F1级联得到潜在特征矩阵FL，步骤4：将潜在特征矩阵FL进行关键性特征提取，得到关键特征矩阵Fk，再将关键特征矩阵Fk输入自注意力网络，重建获得与潜在特征矩阵FL同尺度的特征矩阵Fr，具体包括：步骤41：利用最大池化操作将潜在特征矩阵FL进行关键特征提取，获得关键特征矩阵Fk，步骤42：将关键特征矩阵Fk输入到自注意力网络中进行全局特征提取，再根据全局特征提取后获得的特征矩阵重建获得与潜在特征矩阵FL同尺度的特征矩阵Fr；步骤5：将特征矩阵Fr输入到隐式神经网络，进行坐标点到像素的映射操作，针对图像块输入的坐标点，利用如下公式： ,对像素进行预测，实现图像超分辨率，其中Io为图像输出，St是输入坐标点处的图像块面积，S是输入坐标点的四个邻近点所组成的矩形区域的面积，t的取值范围为{00,01,10,11}，f是映射函数，是四个邻近点所在区域的潜在编码，是邻近点坐标，xq是输入点坐标。

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