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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于双重度量特征融合的视频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：CN115797177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211538504.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于双重度量特征融合的视频超分辨率重建方法是由宁贝佳;李懋;张延设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重度量特征融合的视频超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双重度量特征融合的视频超分辨率重建方法，通过获取视频超分辨率的训练数据集对预先构建的视频超分辨率重建模型进行训练，训练好的模型可以对现有视频进行超分辨率重建。本发明在特征融合模块中利用余弦相似性度量与Tanimoto相似性度量，分别计算两相邻帧特征向量的夹角余弦及其距离，进而基于此双重度量来建立两相邻帧特征向量的相关性；以相关性作为不同通道的特征融合的权值，进行相邻帧的全局特征融合。本发明相比于现有技术，通过利用视频相邻帧的相关性，结合不同通道的全局特征进行特征融合，提升特征融合效果，进而使得重建的超分辨率图像更加真实。

本发明授权一种基于双重度量特征融合的视频超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重度量特征融合的视频超分辨率重建方法，其特征在于，包括：步骤1：获取视频超分辨率模型的训练数据集，并对所述训练数据集进行下采样处理，获得图像序列训练集；步骤2：将所述图像序列训练集作为预先构建的超分辨率重建模型的输入；其中，所述超分辨率模型包括：特征提取模块、对齐模块、双重度量特征融合模块以及重建模块，所述特征提取模块，用于提取输入图像序列的浅层图像特征；所述对齐模块，用于将相邻帧的浅层图像特征与当前帧的浅层图像特征进行对齐，获得相邻帧对齐特征向量；所述双重度量特征融合模块，用于利用余弦相似性度量与Tanimoto相似性度量，分别计算两相邻帧特征向量的夹角余弦及距离，基于双重度量来建立两相邻帧特征向量的相关性，并以相关性作为不同通道的特征向量融合的权值，进行相邻帧不同通道的全局特征融合；所述重建模块，用于根据全局融合特征对输入视频序列中的待重建视频帧进行重建；步骤3：基于输入的视频训练集对所述超分辨率模型进行迭代训练，在每次迭代训练过程中，所述超分辨率模型通过特征提取模块、对齐模块、双重度量特征融合模块以及重建模块获得重建图像，并利用损失函数实现网络反向传播，对超分辨率模型进行参数更新；步骤4：判断对超分辨率模型的迭代训练是否达到迭代截至条件，如果是则停止训练，获得训练好的超分辨率模型；步骤5：利用训练好的超分辨率模型对现有视频进行超分辨率重建。

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