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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利盲图像超分辨率模型的训练方法、盲图像超分辨率方法、电子设备、存储介质和程序产品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：CN119722460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510183438.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权盲图像超分辨率模型的训练方法、盲图像超分辨率方法、电子设备、存储介质和程序产品是由王博;袁江;张欣怡;赵鹏鹏;王有文;胡卫明设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本盲图像超分辨率模型的训练方法、盲图像超分辨率方法、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种盲图像超分辨率模型的训练方法、盲图像超分辨率方法、电子设备、存储介质和程序产品，盲图像超分辨率模型包括用于确定盲图像的退化特征的退化特征估计器、用于根据退化特征修正盲图像的图像特征的图像特征修正模块、用于基于修正后的图像特征重建高清图像的图像重建模块，训练方法包括：采用基于退化先验约束的对比学习方法，对待训练的退化特征估计器进行第一阶段训练，得到第一退化特征估计器；对包含第一退化特征估计器的盲图像超分辨率模型进行第二阶段训练，得到教师模型；将教师模型作为学习对象，采用蒸馏学习方法进行第三阶段训练，得到最终的盲图像超分辨率模型。该方法可以得到一个低复杂度模型，适用于低算力设备。

本发明授权盲图像超分辨率模型的训练方法、盲图像超分辨率方法、电子设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种盲图像超分辨率模型的训练方法，其特征在于，所述盲图像超分辨率模型包括用于确定盲图像的退化特征的退化特征估计器、用于根据所述退化特征修正所述盲图像的图像特征的图像特征修正模块、用于基于修正后的图像特征重建高清图像的图像重建模块，其中，所述训练方法包括： 基于第一样本盲图像确定第一阶段的训练样本，采用基于退化先验约束的对比学习方法，对待训练的退化特征估计器进行第一阶段训练，得到第一退化特征估计器； 基于第二样本盲图像确定第二阶段的训练样本，对包含所述第一退化特征估计器的盲图像超分辨率模型进行第二阶段训练，得到教师模型； 基于第三样本盲图像确定第三阶段的训练样本，将所述教师模型作为学习对象，采用蒸馏学习方法进行第三阶段训练，得到最终的盲图像超分辨率模型； 其中，所述基于第一样本盲图像确定第一阶段的训练样本，采用基于退化先验约束的对比学习方法，对待训练的退化特征估计器进行第一阶段训练，得到第一退化特征估计器，包括： 构建主干分支和动量分支，其中，所述主干分支和所述动量分支均包括退化特征估计器； 对所述第一样本盲图像中的模糊核与噪声信息进行维度延伸处理，得到与所述第一样本盲图像具有相同空间维度的退化先验； 将所述退化先验与所述第一样本盲图像沿通道维度拼接，得到训练盲图像； 将所述训练盲图像作为训练样本，采用对比学习方法，对所述主干分支和所述动量分支进行训练，将训练得到的主干分支中的退化特征估计器作为所述第一退化特征估计器。

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