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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115456874B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211021530.5，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法和系統是由王佳豪;陳添水設計研發完成，并于2022-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法和系統，涉及圖像處理技術領域，該方法首先對原始真實世界圖像進行特征提取，之后根據提取到的特征圖像及其對應的空間掩模分別建立正標準損失函數和負標準損失函數，最后將正標準損失和負標準損失進行直接對比學習，并迭代優化初始模型；該方法通過構建標準對比學習的新框架，將正負標準損失直接進行對比學習，而不是傳統方法所用的圖像塊，在恢復圖像的視覺效果方面，不僅可以顯著提高恢復圖像的視覺質量，并且可以用更少的偽影恢復更多的正確細節。

本發明授權一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于標準對比學習的圖像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取原始真實世界圖像； S2：將原始真實世界圖像輸入構建的初始對比學習模型，對每一幅原始真實世界圖像進行特征提取，獲得對應的第一特征圖像和第二特征圖像； S3：利用預設的空間掩模分別與第一特征圖像和第二特征圖像進行卷積操作，獲得第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像； S4：在現有的圖像恢復標準中選擇錨定標準，利用第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像計算相對錨定標準的標準損失； S5：根據第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像相對錨定標準的標準損失，建立標準對比損失函數，并將所述標準對比損失函數劃分為正項和負項；具體為： 對每幅第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像計算相對于錨定標準的正標準損失和負標準損失： 其中，是第i幅第一特征卷積圖像的錨定標準損失；是第k幅第二特征卷積圖像的錨定標準損失；是第i幅原始真實世界圖像對應的第一特征卷積圖像相對于錨定標準的正標準損失；是第k幅原始真實世界圖像對應的第二特征卷積圖像相對于錨定標準的正標準損失；是第i幅原始真實世界圖像對應的第一特征卷積圖像相對于錨定標準的負標準損失；是第k幅原始真實世界圖像對應的第二特征卷積圖像相對于錨定標準的負標準損失；i和k取值均為1至N，N表示原始真實世界圖像的數量；表示第i幅原始真實世界圖像； 所述標準對比損失函數具體為： 其中，為標準對比學習損失函數，是第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像相對錨定標準正標準損失的相似度測量函數，是第一特征卷積圖像和第二特征卷積圖像相對錨定標準負標準損失的相似度測量函數；N是原始真實世界圖像的數量； S6：根據所述標準對比損失函數的正項和負項分別建立正標準損失函數和負標準損失函數； S7：根據正標準損失和負標準損失對初始對比學習模型進行優化，獲得優化后的對比學習模型； S8：獲取低分辨率真實世界圖像，輸入到優化后的對比學習模型中，獲得真實世界超分辨率圖像。

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