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龍圖騰網獲悉蘇州蓋德光電科技有限公司申請的專利基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統及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：CN120450961B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510950353.6，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統及方法是由胡浩錦;彭浩亮;周莎莎;伍凌帆;王偉良設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統及方法，系統包括圖像脈沖編碼器、脈沖特征增強器和可微分脈沖解碼器；圖像脈沖編碼器利用DoG響應模擬視網膜的感受野，結合圖像梯度對輸入的低分辨率圖像進行自適應脈沖發放，將所述低分辨率圖像轉換為反映所述低分辨率圖像中高頻區域與低頻區域的時空脈沖序列；脈沖特征增強器利用脈沖時序依賴可塑性機制對所述時空脈沖序列進行低分辨率圖像的粗粒度和細粒度的結構重建，得到粒度特征脈沖；可微分脈沖解碼器對所述粒度特征脈沖進行轉化，得到對應的高分辨率圖像。本發明通過仿生視網膜編碼機制和脈沖時序優化策略，實現高效低耗的圖像超分辨率重建。

本發明授權基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于脈沖神經網絡的超分辨率重建系統，其特征在于，包括： 圖像脈沖編碼器，利用DoG響應模擬視網膜的感受野，計算低分辨率圖像的中心-抑制響應差值圖像，結合圖像梯度對輸入的低分辨率圖像進行自適應脈沖發放，將所述低分辨率圖像轉換為反映所述低分辨率圖像中高頻區域與低頻區域的時空脈沖序列，過程包括： 根據所述梯度以及所述中心-抑制響應差值圖像，通過下式分別確定所述低分辨率圖像中高頻區域與低頻區域對應的發放頻率脈沖： ； 其中，表示圖像的像素點，表示低分辨率圖像的梯度，表示所述中心-抑制響應差值圖像，、和表示權重系數，表示所述發放頻率脈沖； 基于脈沖發放頻率，對所述低分辨率圖像中的每個像素構造一個基于Poisson過程的脈沖采樣模型，并利用所述脈沖采樣模型對所述發放頻率脈沖進行采樣，所述脈沖采樣模型為： ； 其中，表示采樣頻率概率，表示采樣時間步長，t表示脈沖時間； 所述低分辨率圖像中的每個像素對應一個LIF神經元，每個LIF神經元接收對應的采樣后的發放頻率脈沖；通過下式根據時間動態積累膜電位： ； 其中，表示膜時間常數，表示所述膜電位，表示靜息電位，表示膜電阻，表示單位時間內采樣后的發放頻率脈沖； 對所述膜電位與動態閾值比較，確定對應的發放頻率脈沖；對所述發放頻率脈沖進行累加，得到對應的低頻時空脈沖序列或高頻時空脈沖序列； 脈沖特征增強器，利用脈沖時序依賴可塑性機制對所述時空脈沖序列進行低分辨率圖像的粗粒度和細粒度的結構重建，得到粒度特征脈沖； 可微分脈沖解碼器，對所述粒度特征脈沖進行轉化，得到對應的高分辨率圖像，過程包括： 在設定的固定時間窗內，對所述低分辨率圖像中每個像素位置處的粒度特征脈沖的脈沖發放次數進行統計，形成初步強度圖； 結合所述固定時間窗，計算所述粒度特征脈沖的脈沖質心，根據所述脈沖質心對所述初步強度圖進行雙線性插值，得到亞像素校正圖像； 將所述亞像素校正圖像輸入殘差細化網絡中進行細節與邊緣銳度的優化，得到所述高分辨率圖像。

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