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龍圖騰網獲悉西安科技大學申請的專利頻域自適應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：CN119809936B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510002506.4，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權頻域自適應超分辨率重建方法是由趙安新;黎梁;張晨陽設計研發完成，并于2025-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本頻域自適應超分辨率重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了頻域自適應超分辨率重建方法，包括以下步驟：獲取原始圖像；將原始圖像通過訓練好的頻域自適應超分辨率重建模型處理后得到重建圖片。頻域自適應超分辨率重建方法，本發明中多尺度頻域特征提取模塊通過聯合特征金字塔結構與傅里葉變換，能夠從不同層次的特征圖中提取多尺度特征，這種多尺度特征提取有助于模型捕獲圖像的不同層次信息，增強對細節的識別能力；頻率金字塔注意力網絡將特征圖分解為不同頻率成分，并計算各個頻率成分的重要性，通過注意力權重對這些成分進行加權，使得模型能夠更加關注于對圖像重建質量影響較大的高頻信息。

本發明授權頻域自適應超分辨率重建方法在權利要求書中公布了：1.頻域自適應超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取原始圖像； S2、將原始圖像通過訓練好的頻域自適應超分辨率重建模型處理后得到重建圖片； S2.1、淺層特征提取模塊通過非線性映射提取原始圖像淺層特征； S2.2、若干堆疊的多尺度頻域特征提取模塊處理原始圖像淺層特征后得到原始圖像深層特征； 所述多尺度頻域特征提取模塊處理原始圖像淺層特征的過程如下所示： A1、將原始圖像淺層特征通過若干卷積層處理后得到原始圖像蒸餾特征； A2、通過特征增強模塊對原始圖像蒸餾特征進行處理后得到原始圖像多尺度特征圖； A3、將原始圖像多尺度特征圖通過頻率金字塔注意力網絡處理后得到原始圖像深層特征； A3.1、通過傅里葉變換將原始圖像多尺度特征圖從空間域轉換到頻率域； A3.2、通過卷積層分別提取頻率域中的原始圖像多尺度特征圖中實部和虛部的頻域特征后依據注意力權重加權系數依次做增強處理和合并處理后得到原始圖像增強細節特征； 所述注意力權重加權系數通過快速傅里葉變換損失函數計算得到； 所述快速傅里葉變換損失函數的計算公式如下所示： 其中，表示快速傅里葉變換損失值，表示損失權重加權系數，表示預測圖像在頻域中的實部，表示目標圖像在頻域中的實部，表示預測圖像在頻域中的虛部，表示目標圖像在頻域中的虛部； A3.3、通過逆傅里葉變換將原始圖像增強細節特征從頻率域轉換到空間域； A3.4、將原始圖像增強細節特征與原始圖像多尺度特征圖融合后得到原始圖像深層特征； S2.3、特征融合模塊將原始圖像深層特征和原始圖像淺層特征融合后通過亞像素卷積重排得到重建圖片。

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西安科技大學，其通訊地址為：710054 陜西省西安市碑林區雁塔中路58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”。