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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种语义联合感知的图像超分辨率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：CN120318078B 。

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：202510809484.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种语义联合感知的图像超分辨率重建方法是由路锦正;文静;郑超权;魏丽娟;李佳峻设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义联合感知的图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义联合感知的图像超分辨率重建方法，属于图像超分辨率重建的技术领域；其包括：构建原始高分辨率图像数据集和低分辨率图像数据集；构建图像超分辨率模型；计算图像超分辨率模型的损失函数；使用原始高分辨率图像数据集和低分辨率图像数据集训练图像超分辨率模型；将低分辨率图像和其对应的文本信息输入完成训练的图像超分辨率模型中，输出图像超分辨率重建结果。本发明引入文本信息并使用条件生成对抗网络进行超分辨率重建任务，具体为在判别器中引入文本信息辅助图像超分辨率重建任务，在判别器中新增输入层支持条件输入；在视觉质量和客观质量上达到了平衡，发挥了文本信息的潜力。

本发明授权一种语义联合感知的图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种语义联合感知的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建原始高分辨率图像数据集； S2、对原始高分辨率图像进行下采样，构建低分辨率图像数据集； S3、基于条件生成对抗网络和文本信息构建图像超分辨率模型； S4、计算图像超分辨率模型的损失函数； S5、使用原始高分辨率图像数据集和低分辨率图像数据集训练图像超分辨率模型； S6、将低分辨率图像和其对应的文本信息输入完成训练的图像超分辨率模型中，输出图像超分辨率重建结果； 所述S3中，所述图像超分辨率模型包括： 生成器，将低分辨率图像输入该生成器中，输出重建的高分辨率图像； 判别器，将重建的高分辨率图像和其对应的文本信息、原始高分辨率图像和其对应的文本信息输入该判别器中进行语义对齐判别，并将语义对齐判别结果传送至生成器中进行对抗训练； 将重建的高分辨率图像和其对应的文本信息输入判别器中进行语义对齐判别，具体包括： 将重建的高分辨率图像对应的文本信息的语义特征投影到目标形状： 式中，s为文本信息的语义特征；，，分别为不同层卷积中引入的文本信息的语义特征；为将输入的文本信息语义特征从其原始表示转换为适应网络处理的多维张量； 将重建的高分辨率图像输入第一阶段卷积层中，进行特征转换后与注意力机制结合： 式中，为第五图像特征；为第一拼接特征；为激活函数；为卷积操作；为注意力输出； 将第一拼接特征输入第二阶段卷积层中，提取图像特征后与注意力机制结合： 式中，为第六图像特征；为第二拼接特征； 将第二拼接特征输入第三阶段卷积层中，提取图像特征后与注意力机制结合： 式中，为第七图像特征；为第三拼接特征； 将第三拼接特征通过最后的卷积层投影到单通道输出： 式中，为判别器的最终输出，表示对输入的重建的高分辨率图像的预测结果。

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