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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利LR图像生成方法及基于不确定性的真实图像超分辨率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：CN115131203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210640418.3，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权LR图像生成方法及基于不确定性的真实图像超分辨率方法是由董伟生;宁倩;唐静竹;石光明设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本LR图像生成方法及基于不确定性的真实图像超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种LR图像生成方法及基于不确定性的真实图像超分辨率方法。克服现有基于固定算子合成数据集训练深度SISR网络存在的难以应用到真实场景中的问题，以及现有的基于无监督学习构建数据集方法因忽略退化不确定性而导致应用到真实场景效果仍不理想的问题。本发明同时学习真实的退化LR图像和对应的退化不确定性，并从学习到的LR图像和退化不确定性中采样多个LR图像，对于任何需要监督训练的超分辨率网络都可以利用构建的LR‑HR数据对进行训练。结果表明，本发明提出的方法在改善客观性能的同时稳定了模型的训练并恢复了更高的视觉质量，适用于需要对真实图像进行超分辨率的生产场景。

本发明授权LR图像生成方法及基于不确定性的真实图像超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种LR图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获得真实的退化LR图像和对应的退化不确定性；具体为： 步骤1.1、构建DSN网络结构； 步骤1.2、使用频域分离训练策略训练DSN网络； 基于下式学习真实的退化LR图像yg和对应的像素域退化不确定性θ： 式中，表示学习真实的退化LR图像yg和对应的像素域退化不确定性θ的损失函数，yb为将HR图像x进行双三次下采样后的LR图像，为计算整张图像所有像素点的loss均值，为计算yg整张图像所有像素点的loss均值 基于下式学习对应的特征域退化不确定性σ： 式中，表示学习特征域的退化不确定性的损失函数，φ·表示特征提取器；使用频域分离训练策略，基于下式学习真实的退化LR图像yg和对应的像素域退化不确定性θ： 式中，α1、α2、α3分别是各项损失函数的权重，表示生成器的对抗损失函数和鉴别器的对抗损失函数 和通过下式计算： 式中D·表示鉴别器，F·表示大小为5×5的高斯高频滤波器；Fyg表示对yg进行高频滤波，Fyr表示对yr进行高频滤波，为计算yr整张图像所有像素点的loss均值，yr为未配对的真实场景LR图像； 完成训练； 步骤1.3、基于训练完成的DSN网络，获得真实的退化LR图像和对应的退化不确定性； 步骤2、从获得的真实的退化LR图像和对应的退化不确定性采样多个LR图像。

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