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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利DW图像超分辨率重建方法、系统、计算机设备及介质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：CN120355576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510848491.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权DW图像超分辨率重建方法、系统、计算机设备及介质是由王丽会;何虎;周健;宋时玉;胡旭琳;黄玺竹;徐静雯设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本DW图像超分辨率重建方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种DW图像超分辨率重建方法、系统、计算机设备及介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：在Q空间中，通过余弦相似度计算目标方向与其余方向的相似性，选择余弦相似度最大的N个方向的DW图像切片组成N张邻近图像；利用RDN网络架构分别提取目标方向及N个邻近方向图像的特征；将目标方向特征与N个邻近方向图像的特征进行正交投影融合，生成融合特征；通过隐式神经网络模块，将融合特征与高分辨率图像坐标结合，映射为连续函数，并采用图像到图像的学习方式，加入数据保真度损失、空间梯度变化损失和结构相似度损失，重建任意尺度的超分辨率DW图像。本发明采用上述的方法，可以提升DW图像超分辨率质量。

本发明授权DW图像超分辨率重建方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种DW图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、在Q空间中，通过余弦相似度计算目标方向与其余方向的相似性，选择余弦相似度最大的个方向的DW图像切片组成张邻近图像； 步骤S2、利用RDN网络架构分别提取目标方向及N个邻近方向图像的特征； 步骤S3、将目标方向特征与N个邻近方向图像的特征进行正交投影融合，生成融合特征； 步骤S4、通过隐式神经网络模块，将融合特征与高分辨率图像坐标结合，通过多层感知机将图像的特征和坐标映射为图像像素值，得到图像的连续函数表示，并采用图像到图像的学习方式，加入数据保真度损失、空间梯度变化损失、结构相似度损失，重建任意尺度的超分辨率DW图像； 隐式神经网络模块中，融合特征通过一个卷积层分别得到特征的频率和振幅，将频率信息上采样后分别与输入的高分辨率图像的二维坐标的x和y相乘后逐元素相加，再将高分辨率图像的网格大小的尺度信息通过一个线性层映射到与频率信息相同维度后相加作为特征的相位信息，然后通过sin和cos激活函数获得周期性变化的特征信息，最后与振幅信息上采样后相乘后通过一个多层感知机得到重建后的高分辨率图像。

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