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龙图腾网获悉济宁安泰矿山设备制造有限公司申请的专利基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统及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：CN119919292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411981279.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统及方法是由李向阳;张连军;牛金涛;祖安;马祥;章通;邢惠设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分辨重建技术领域，公开了一种基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统及方法，该重新系统包括浅层特征提取层、深层特征提取层和重建模块层，重建方法为：通过浅层特征提取层提取浅层特征，并将浅层特征输入到多个堆叠的残差注意力特征模块中进行深层特征提取，先将深层特征进行聚合，在与步骤1的浅层特征进行融合，并将重合后的图像输入重建模块层进行图像重建后即可得到超分辨率图像。本发明在图像重建中获得更准确的结果，对于结构复杂的矿井图像有着更好的重建效果。

本发明授权基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征校准的轻量化矿井图像超分辨率重建系统，其特征在于：所述轻量级矿井图像超分辨率重建系统包括浅层特征提取层、深层特征提取层和重建模块层，其中： 所述浅层特征提取层为一个核大小为3×3的卷积层，对输入图像进行浅层特征提取，浅层特征提取层的输出作为深层特征提取层的输入； 所述深层特征提取层由多个残差注意力特征模块FARG组成，所述残差注意力特征模块FARG包括深度特征校准注意力模块HFFCA和深度特征校准模块HFFCB，所述深度特征校准模块包括高频特征细化模块HFFOB、高频特征非冗余模块HFNRB、多尺度特征增强模块MSFEB； 所述重建模块层包括一个亚像素卷积层和一个核大小为3×3的卷积层，所属亚像素卷积层包括一个核大小为3×3的卷积层，其中： 将提取的浅层特征输入至多个堆叠的残差注意力特征模块FARG中进行深层特征提取，具体包括如下步骤： 步骤2.1、将提取到的浅层特征输入至多个级联的深度特征校准模块中，提取有利于图像纹理细节恢复的高频信息，同时确保高频信息的非冗余性；在此步骤中，所述深度特征校准模块通过高频特征细化模块HFFOB、高频特征非冗余模块HFNRB以及多尺度特征增强模块MSFEB来提取有利于图像纹理细节恢复的高频信息，同时确保高频信息的非冗余性，具体包括如下步骤： 步骤2.1.1、高频特征细化模块HFFOB使用不同倍数的上采样和下采样方式、标准卷积以及深度可分离卷积来提取高频信息，表示为： Y1＝HLFEBHSamplingX1 Y2＝SConvGeluDeConvX1 其中，HSampling·为经过二倍、四倍、八倍上下采样融合的函数，HLFEB·为LFEB的函数，DeConv·为2×2反卷积运算，SConv·为步长为2的跨步卷积，σ是Sigmoid函数，表示为逐元素乘法，Y为HFFOB的输出，Y1和Y2为神经网络中的临时张量； 步骤2.1.2、高频特征非冗余模块HFNRB通过使用最大池化、标准卷积以及深度可分离卷积，通过减少特征传播中的重复高频信息，以保证高频信息的非冗余性，表示为： Z1＝HLFEBX2′ Z2＝GeluConv1HMaxX2″ Z＝Conv1CatZ1+Z2+X2 其中，HMax·为最大池化的函数，Z为HFNRB的输出，Z1和Z2为神经网络中的临时张量； 步骤2.1.3、多尺度特征增强模块MSFEB对高频特征细化模块HFFOB和高频特征非冗余模块HFNRB聚合后的特征进行全局信息的引导和学习，获得多尺度特征增强模块MSFEB的输出特征，表示为： M1＝Conv1HCSCatY,Z M＝DW3×3Conv1M2+GeluDW3×3Conv1M2+X2 其中，HCS·为通道混洗操作，DWm×n·为核大小为m×n的深度可分离卷积，M为多尺度特征增强模块MSFEB的输出，M1和M2为神经网络中的临时张量； 步骤2.2、将每个深度特征校准模块的输出沿着残差注意力特征模块的传输路径输入至深度特征校准注意力模块HFFCA中，校准并选择高频信息； 步骤2.3、将所述每个深度特征校准模块的输出和深度特征校准注意力模块HFFCA的输出进行融合，再将其通过通道对比度注意力CCA，捕捉不同通道维度的图像特征，获取特征信息，其中，融合分成特征聚合路径和注意力聚合路径。

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