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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化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：CN119723420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411857470.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法是由李家旺;王宇;萨拉阿卢伊设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法，属于计算机科学领域，该网络旨在解决现有真实场景数据集规模不足的问题。真实场景下的视频超分辨率任务用于提升具有复杂且未知退化的真实场景低分辨率视频的分辨率与清晰度，目前一些常规方法由于采用双三次下采样结合高斯模糊的方式来模拟视频退化过程，但这些过于简单的退化方法往往导致模型容易过拟合且缺乏泛化性。此外，现有拥有真实场景退化的数据集存在数量和规模上的限制，同样也限制了模型的性能表现。本专利通过利用已有的真实场景数据集进行训练，设计网络学习真实场景下的复杂退化特征，迁移应用于其他常规数据集中，从而解决数据集在规模和退化过于简单方面上的限制。

本发明授权一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法，所述基于多帧时空融合方法包括空间自运算模块，时序信息提取模块，时空融合模块，视频帧编码模块，退化重建模块，网络编码传输模块； 退化方法的具体步骤如下： 步骤1：采用拥有现实世界复杂退化效果的数据集MVSR4X作为退化模型的训练数据集，使用VideoLQ数据集作为验证数据集；此外，在模型训练前将MVSR4X数据集输入到网络编码模块获得进一步经过网络编码传输退化的视频数据用于训练； 步骤2：数据以HR-LR视频帧对的形式进行读取并送入视频帧编码模块，提取出当前视频帧的潜在表示用于下一模块的运算； 步骤3：根据步骤2提取的潜在表示，首先将前两帧计算的潜在表示lt-1,lt-2送入时序信息提取模块进行融合计算，得到具有丰富时空信息的融合潜在表示数据lpre用于重建；对于当前时间步的潜在表示lt进行单次的空间自运算得到视频帧的潜在表示lcur；具体而言，首先使用卷积层以光栅扫描的顺序在空间维度进行扫描提取patch并进行线性投影和位置编码，得到结果先送入到空间自运算模块，随后在时空融合模块中根据当前时间步潜在表示lcur计算Q矩阵，根据lpre计算K、V矩阵，最后经过多层计算将时空数据充分融合得到潜在空间表示lout作为退化重建模块的输入； 步骤4：在重建模块中，该模块接收时空融合模块计算得到的潜在空间表示lout并重建出复杂退化的LR视频帧数据；该模块由反卷积和残差块组成，反卷积用于空间维度的还原，残差块负责控制重建视频帧的视觉效果；在模型训练阶段，将最后的输出同HR-LR视频帧对中的LR视频帧进行对比，使用均方误差作为损失函数来对模型进行训练。

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