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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于蓝图可分离残差网络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：CN115082306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210504706.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于蓝图可分离残差网络的图像超分辨率方法是由李哲远;刘滢琪;陈翔宇;董超;蔡昊明;顾津锦;乔宇设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蓝图可分离残差网络的图像超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于蓝图可分离残差网络的图像超分辨率方法。该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入到经训练的超分辨率模型，获得重建图像，所述重建图像的分辨率高于目标图像，其中超分辨率模型包括浅层特征提取模块，深层特征提取模块、多层特征融合模块和重建模块，所述深层特征提取模块包含依次连接的多个蒸馏模块，每个蒸馏模块包含多层级的特征提取，每个层级包含标准卷积层和对应的蓝图浅层残差块，以输入端为参考，上一层级的蓝图浅层残差块的输出分别传递到下一层级的标准卷积层和蓝图浅层残差块，并且最后一个层级的蓝图浅层残差块连接蓝图分离卷积层。本发明降低了参数量和计算量，并且能够实现较强的超分重建效果。

本发明授权一种基于蓝图可分离残差网络的图像超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蓝图可分离残差网络的图像超分辨率方法，包括以下步骤：获取目标图像；将目标图像输入到经训练的超分辨率模型，获得重建图像，所述重建图像的分辨率高于目标图像；其中，所述超分辨率模型包括浅层特征提取模块，深层特征提取模块、多层特征融合模块和重建模块，所述浅层特征提取模块用于将目标图像映射到高维空间以提取高维浅层特征，所述深层特征提取模块用于从所述高维浅层特征提取出多个层级的深层特征，所述特征融合模块用于对所述多个层级的深层特征进行细化并聚合，获得聚合特征，所述重建模块用于基于所述聚合特征进行图像重建，获得重建图像；其中，所述深层特征提取模块包含依次连接的多个蒸馏模块，每个蒸馏模块包含多层级的特征提取，每个层级包含标准卷积层和对应的蓝图浅层残差块，以输入端为参考，上一层级的蓝图浅层残差块的输出分别传递到下一层级的标准卷积层和蓝图浅层残差块，并且最后一个层级的蓝图浅层残差块连接第一蓝图分离卷积层，该第一蓝图分离卷积层的输出与各层级的标准卷积层所提取的特征进行融合，其中，对于所述蒸馏模块中的每一个，在进行特征融合后，还设有级联的空间注意力模块和对比度感知通道注意力模块，所述对比度感知通道注意力模块的输出特征与相应蒸馏模块的输入特征进行融合后，作为该蒸馏模块的输出。

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