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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法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：CN115829834B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211133791.6，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法是由王力謙;李東升;邵文澤;葛琦設計研發完成，并于2022-09-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法，包括：準備輸入的訓練集數據；構建半耦合深度卷積字典學習模型；構建和訓練求解該模型的深度神經網絡，得到訓練好的系數映射網絡、字典和系數；利用訓練好的系數映射網絡、字典和系數重建低分辨率圖像得到高分辨率圖像。本發明充分利用深度學習的學習能力和字典學習的可解釋性，對低分辨率圖像進行超分辨率重建，提升圖像的分辨率，進而增強圖像的顯示效果。

本發明授權基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于半耦合深度卷積字典學習的圖像超分辨率重建方法，其特征在于，所述圖像超分辨率重建方法包括以下步驟： S1，準備輸入的訓練集數據：對HR圖像進行降質退化處理得到對應的LR圖像，構建訓練集{Xi，Yi}，其中Xi為LR圖像，Yi為HR圖像，下標i表示LR圖像或HR圖像中的第i個；LR表示低分辨率，HR表示高分辨率； S2，構建半耦合深度卷積字典學習模型： 式1中，X和Y表示LR圖像和HR圖像，Dx和Dy分別是LR圖像和HR圖像的字典，Ax、Ay是LR圖像和HR圖像對應的表示系數，為表示系數的先驗信息，φ·為字典的先驗信息，*表示卷積，λ表示正則化參數，σx、σy、為各項系數，fy·為LR圖像和HR圖像表示系數之間的系數映射函數； S3，構建和訓練求解半耦合深度卷積字典學習模型的深度神經網絡，深度神經網絡包括Net-X、Net-Y、Net-F、Hyper-Net四個模塊，其中Net-X用于學習LR圖像的表示系數Ax和LR圖像對應的字典Dx，Net-Y用于學習HR圖像的表示系數Ay和HR圖像對應的字典Dy，Net-F用于訓練學習Ax到Ay的系數映射函數fy·，Hyper-Net用于在每個迭代階段學習模型中的超參數，利用系數映射損失函數約束映射后的表示系數和HR圖像的表示系數之間的差異，并利用重建損失函數約束預測的重建圖像和原始HR圖像之間的差異，不斷調整網絡模型參數，直到T個迭代階段后模型收斂，完成模型的訓練，得到訓練好的系數映射網絡、字典和系數； S4，將一幅待超分辨率的LR圖像輸入到訓練好的模型中得到第T個迭代階段LR圖像的表示系數再經過訓練好的系數映射函數映射后與訓練好的進行卷積，得到最終重建的高分辨率圖像為

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。