买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州一隅千象科技有限公司申请的专利基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117274059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311317324.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法及其系统是由夏敏鸿;魏娉婷设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像编码‑解码的低分辨率图像重构方法及其系统，其获取用户输入的低分辨率图像；对所述低分辨率图像进行图像预处理以得到增强低分辨率图像；对所述增强低分辨率图像进行图像特征提取以得到语义融合浅层图像特征图；以及，基于所述语义融合浅层图像特征图，生成高分辨率图像。这样，能够有效地提高图像的分辨率，还能够保持图像的细节和纹理信息，避免出现模糊和失真的现象。

本发明授权基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像编码-解码的低分辨率图像重构方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的低分辨率图像； 对所述低分辨率图像进行图像预处理以得到增强低分辨率图像； 对所述增强低分辨率图像进行图像特征提取以得到语义融合浅层图像特征图； 基于所述语义融合浅层图像特征图，生成高分辨率图像； 其中，还包括，在训练步骤中，对于训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵进行特征尺度约束的概率密度收敛优化以得到优化后训练语义融合浅层图像特征图，包括： 分别计算训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的全局特征均值组成的特征向量的第一概率密度收敛权重以及训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的第二概率密度收敛权重的序列； 以第一概率密度收敛权重对训练语义融合浅层图像特征图沿通道进行加权以得到加权后训练语义融合浅层图像特征图； 以第二概率密度收敛权重的序列对加权后训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵进行加权以得到优化后训练语义融合浅层图像特征图； 其中，分别计算训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的全局特征均值组成的特征向量的第一概率密度收敛权重以及训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的第二概率密度收敛权重的序列，包括：以如下公式分别计算训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的全局特征均值组成的特征向量的第一概率密度收敛权重以及训练语义融合浅层图像特征图的各个特征矩阵的第二概率密度收敛权重的序列； 其中，公式为： 其中，Mk是训练语义融合浅层图像特征图的第k个特征矩阵，L是训练语义融合浅层图像特征图的通道数，vk是特征矩阵Mk的全局特征均值，V是vk组成的特征向量，表示特征向量V的二范数的平方，S是特征矩阵Mk的尺度，且表示特征矩阵Mk的Frobenius范数的平方，mi,j是特征矩阵Mk中第i,j位置的特征值，w1是第一概率密度收敛权重，w2k是第二概率密度收敛权重的序列的第k个概率密度收敛权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州一隅千象科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路158号世华帝宝大厦2幢2001室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。