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龙图腾网获悉山东大学申请的专利OCT图像超分辨率重建方法、系统、产品、介质及设备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：CN120031721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510502737.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权OCT图像超分辨率重建方法、系统、产品、介质及设备是由宋维业;徐睦浩;原湘茗;聂子涵;付保辰;王玉宽;闫洪枚;魏花;万熠设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本OCT图像超分辨率重建方法、系统、产品、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域。提供了一种OCT图像超分辨率重建方法、系统、产品、介质及设备，提取待处理OCT图像的卷积特征；对所述卷积特征进行多维混合注意力处理，得到多维混合注意力特征；对所述多维混合注意力特征进行多维自适应处理，得到多维自适应特征；对多维度自适应特征进行卷积处理后，得到所述待处理OCT对应的图像重建结果；本发明通过引入多维混合注意力机制，在降低计算复杂度的同时，有效捕捉跨多个维度的长距离依赖性，从而增强网络的特征表达能力，通过引入多维自适应机制，实现了全局与局部特征的深度融合，极大的提高了OCT图像超分辨率重建的精度。

本发明授权OCT图像超分辨率重建方法、系统、产品、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种OCT图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下过程： 提取待处理OCT图像的卷积特征； 对所述卷积特征进行多维混合注意力处理，得到多维混合注意力特征； 对所述多维混合注意力特征进行多维自适应处理，得到多维自适应特征； 对多维度自适应特征进行卷积处理后，得到所述待处理OCT对应的图像重建结果； 对所述卷积特征进行多维混合注意力处理，得到多维混合注意力特征，包括： 将卷积特征通过一个卷积和一个归一化层处理，得到中间特征： 对中间特征进行两条并行操作，在第一条操作中，中间特征先后依次通过卷积、卷积和卷积以提取局部空间特征： 在第二条操作中，中间特征通过一个卷积以生成紧凑特征表示，所述紧凑特征表示再经过卷积和激活函数生成通道门控权重，所述门控权重通过逐元素乘法应用于局部空间特征，生成门控空间特征： 对门控空间特征再经过一个卷积进行细化，得到注意力增强特征： 将注意力增强特征与原始输入的所述卷积特征相加形成残差连接，并经过最后一个卷积处理，得到多维混合注意力特征； 对所述多维混合注意力特征进行多维自适应处理，得到多维自适应特征，包括： 将所述多维混合注意力特征经过一个卷积进行特征变换，生成初始特征； 对初始特征通过归一化层进行归一化处理，并通过三条并行操作； 在第一条操作中，将初始特征依次通过卷积和卷积以提取局部特征，然后利用重塑操作调整特征维度得到调整后的第一局部特征； 在第二条操作中，将初始特征依次通过卷积和卷积以提取局部特征，然后利用重塑操作调整特征维度得到调整后的第二局部特征； 对调整后的第一局部特征和调整后的第二局部特征通过点乘运算和Softmax操作计算出注意力分布； 在第三条操作中，将初始特征依次通过卷积和卷积处理以提取局部特征，然后利用重塑操作调整特征维度得到调整后的第三局部特征； 将调整后的第三局部特征与注意力分布逐元素相乘，生成全局增强特征： 将全局增强特征通过全连接层处理，全连接层的输出经过激活函数激活后经过卷积生成动态特征； 将全局增强特征依次经过卷积、重塑操作、卷积和SS2D模块的处理，将处理结果与所述动态特征进行点乘处理，点乘处理的结果经过卷积后与初始特征进行残差连接，得到多维自适应特征。

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