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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法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：CN119784591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411836612.4，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法是由张军;梁铮;邓红霞;张瑞欣;杨雨晴;王堉泉;李骐骋设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法，包括以下步骤：构建数据集；构建图像超分模型SPGAN；利用所属训练集在所构建的SPGAN模型上进行训练；获取待超分重建的真实世界低分辨率图像，并通过训练完毕的SPGAN模型进行真实世界图像超分辨率重建；建立评价指标用于对SPGAN模型的评估。本发明是引入了超像素模块SPI，SPI模块包括超像素分割模块，超像素交叉注意力模块，超像素内部注意力模块，局部注意力模块四部分整体使用残差结构连接，增强了模型对边缘像素的感知能力，减少重建图像的模糊伪影等问题，提升了模型超分辨率重建的效果。

本发明授权基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法在权利要求书中公布了：1.基于超像素注意力机制的真实世界图像超分重建方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、以GAN作为基础结构，在生成器网络中融入超像素注意力机制，构建真实世界图像超分模型SPGAN；所述真实世界图像超分模型SPGAN进行超分重建的方法为：将通过二阶段门控退化后的低分辨率图像传入到生成器，图像通过N个超像素块SPI进行特征捕获，并通过PixelShuffle上采样操作提高重建质量，同时结合整体残差结构得到最后的SR图像；最后将此SR图像与其对应的HR图像一并传入到鉴别器当中判别图像的真实性，通过二者的对抗训练，提高图像的超分重建效果； S2、引入二阶段门控退化模型，通过调整模糊核、大小、噪声类型和进行JPEG压缩得到真实世界退化后图像； S3、结合超像素注意力设计超像素模块，从感知上将相似的像素分组在一起；所述S3中结合超像素注意力设计超像素模块的方法为：包括超像素分割，超像素交叉注意力，超像素内部注意力，局部注意力模块，整体采用残差结构简化训练；超像素内部注意力采用两个级联的线性层替代自注意力操作中的两次矩阵乘法操作，使得模型有更低的复杂度和更好的性能；并联多个超像素注意力模块可以更好的强化模型对局部和全局特征的关注； S4、结合L1损失、感知损失、全变分正则化和GAN损失训练SPGAN，并采用指数移动平均EMA，以获得更稳定的训练和更好的表现。

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