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龙图腾网恭喜自然资源部第二海洋研究所申请的专利一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构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：CN119886227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510366042.5，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法是由陈建兵;吴自银;阳凡林;王明伟;卜宪海;崔晓东;梁瑾;毋兴涛;王洪达;尚继宏;赵荻能;周洁琼;刘洋;胡海洋设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法，包括如下步骤：采用马尔科夫链的形式建模正向扩散过程，通过往高分辨率图像中不断添加残差与噪声，使图像逐步退化至低分辨率图像与高斯噪声的叠加状态，实现将目标分布逐步转移至已知分布；对逆向扩散的条件概率分布进行建模，逆向扩散被定义为一个可学习的马尔科夫链；构建神经网络模SDU‑Net，并分别独立训练残差预测模型和噪声预测模型，来预测未知量残差与噪声；使用训练好的模型进行中继采样，实现根据低分辨率DEM图像生成高分辨率DEM图像。本发明可以实现5倍放大因子的超分辨率，在海底DEM构建与增强过程中具有实际应用价值。

本发明授权一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种中继残差扩散概率的超分辨率水深模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1，采用马尔科夫链的形式建模正向扩散过程，通过往高分辨率图像中不断添加残差与噪声，使图像逐步退化至低分辨率图像与高斯噪声的叠加状态，实现将目标分布Px0逐步转移至已知分布PxT；步骤2，对逆向扩散的条件概率分布进行建模，逆向扩散被定义为一个可学习的马尔科夫链，根据t时刻的分布Pxt，来估计t-1时刻的条件概率分布Pxt-1|xt，Pxt-1|xt的估计方法有残差预测和噪声预测两种模式；步骤3，构建神经网络模SDU-Net，并分别独立训练残差预测模型和噪声预测模型，来预测逆向扩散中所引入的未知量——残差与噪声；步骤4，使用训练好的模型进行中继采样，整个采样过程被设计为两个阶段，由两种逆向扩散模式接力完成，最终实现根据低分辨率DEM图像生成高分辨率DEM图像；所述的步骤4包括：步骤4.1：在长度为T的逆向马尔科夫链中，添加断点b，使整个采样过程分为两个阶段；步骤4.2：在采样过程的第一个阶段，即从T时刻至b时刻，使用残差预测模式来进行采样，采样公式如下： （9）；式中，z为从标准高斯分布中采样得到的随机噪声，使用公式（9），根据xT逐步推算至xb；步骤4.3：在采样过程的第二个阶段，即从b时刻至0时刻，使用噪声预测模式来进行采样，采样公式如下： （10）；式中，z为从标准高斯分布中采样得到的随机噪声；使用公式（10），根据xb逐步推算至x0，x0即为水深模型超分辨率结果。

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