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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115984115B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310030816.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)是由饒文碧;梁偉基;葉尹;熊盛武設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)，首先獲取農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像；然后將農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像輸入圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像進(jìn)行超分辨率重建，得到高分辨率圖像；本發(fā)明在雙階段退化的基礎(chǔ)上，利用隨機(jī)重組與門閥裝置，使退化模型能更好地模擬真實(shí)場(chǎng)景下的圖像退化過(guò)程，既包含退化嚴(yán)重的農(nóng)作物害蟲(chóng)場(chǎng)景，也包含退化較輕的農(nóng)作物害蟲(chóng)場(chǎng)景。本發(fā)明利用色階調(diào)整，使位于陰影下的農(nóng)作物害蟲(chóng)具有更好的色彩飽和度和亮度，從而能更易發(fā)覺(jué)。利用本發(fā)明對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像進(jìn)行超分辨率重建處理，可以有效提高對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像的檢測(cè)效果，從而有助于進(jìn)一步減少攝像機(jī)在農(nóng)田的部署，節(jié)省成本，具有實(shí)際意義。

本發(fā)明授權(quán)基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像； 步驟2：將農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像輸入圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像進(jìn)行超分辨率重建，得到高分辨率的農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像； 所述圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)由生成器網(wǎng)絡(luò)中的主體模塊與上采樣模塊組成； 所述生成器網(wǎng)絡(luò)的主體模塊由1個(gè)3*3的卷積塊和23個(gè)RRDB基本塊組成，每個(gè)RRDB基本塊中均包含3個(gè)密集塊，每個(gè)密集塊均由5個(gè)3*3卷積塊密集連接組成，密集塊之間使用殘差連接；生成器網(wǎng)絡(luò)中的主體模塊首先對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像進(jìn)行3*3的卷積操作，初步獲取圖像特征信息，接著由23個(gè)RRDB基本塊對(duì)圖像特征信息進(jìn)一步提取與學(xué)習(xí)； 所述生成器網(wǎng)絡(luò)的上采樣模塊包括亞像素卷積和兩個(gè)3*3的卷積塊；首先使用一個(gè)亞像素卷積對(duì)農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像圖像特征進(jìn)行縮放尺度為4的上采樣，接著用兩個(gè)3*3的卷積塊分別對(duì)圖像特征進(jìn)行細(xì)化和輸出高分辨率的農(nóng)作物害蟲(chóng)圖像； 所述圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，是訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練時(shí)，圖像塊HR輸入圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)后，首先會(huì)經(jīng)過(guò)生成器網(wǎng)絡(luò)中的退化模塊中進(jìn)行一系列隨機(jī)的退化操作，生成低分辨率圖像LR，接著生成器網(wǎng)絡(luò)中的主體模塊對(duì)LR圖像特征信息進(jìn)行深入提取與學(xué)習(xí)，最后由生成器網(wǎng)絡(luò)中的上采樣模塊對(duì)LR圖像特征信息進(jìn)行上采樣并輸出超分辨率重建圖像SR； 所述生成器網(wǎng)絡(luò)中的退化模塊具體涉及雙階段退化，每個(gè)階段均由4種不同的退化操作組成，分別為模糊化、添加噪聲、調(diào)整大小、JPEG壓縮；其中模糊化具體包含5種模糊化類型，分別為各向同性與各向異性高斯模糊、廣義高斯模糊、plateau-shaped分布模糊、sinc濾波器模糊；添加噪聲具體包括4種噪聲類型，分別為加性高斯噪聲、泊松噪聲、通過(guò)加性高斯噪聲來(lái)模擬的顏色噪聲與灰度噪聲；調(diào)整大小具體包括3種調(diào)整類型，分別為縮小、放大和保持不變，而調(diào)整大小的方法則從區(qū)域插值、雙線性插值、雙三次插值中隨機(jī)選擇；JPEG壓縮中的質(zhì)量因子為[30,95]區(qū)間中的一隨機(jī)數(shù)；退化模塊對(duì)上述4種退化操作進(jìn)行隨機(jī)重組和添加門閥裝置，使之隨機(jī)進(jìn)行，在第一階段與第二階段中，門閥裝置分別設(shè)置為0.9與0.8；在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，輸入的圖像塊HR首先會(huì)經(jīng)過(guò)生成器網(wǎng)絡(luò)中的退化模塊，生成退化后的低分辨率圖像LR，用于后續(xù)對(duì)生成器網(wǎng)絡(luò)中的主體模塊和上采樣模塊與判別器網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人武漢理工大學(xué)，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區(qū)珞獅路122號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。