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龙图腾网获悉招联消费金融有限公司申请的专利基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法及相关装置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：CN115908137B 。

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：202211550431.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法及相关装置是由王利媛;陶子豪;徐伟;林昊;邬稳;王福海设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法及相关装置，其中，所述方法基于图像重建模型，所述图像重建模型包括第一重建网络、监督注意力SAM模型和第二重建网络；所述方法包括：通过所述第一重建网络对低分辨率LR图像进行处理，生成第一高分辨率HR图像；通过所述SAM模型对所述第一HR图像进行处理，生成第二特征数据；通过所述第二重建网络对所述第一HR图像和所述第二特征数据进行处理，输出第二HR图像。本申请实施例通过对LR图像进行二次重建，输出增强边界信息和纹理细节的第二HR图像，获得精细的图像超分辨率重建结果。

本发明授权基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像重建模型的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述图像重建模型包括第一重建网络、监督注意力SAM模型和第二重建网络，所述方法包括： 通过所述第一重建网络中的第一卷积层和第一残差网络对低分辨率LR图像进行特征提取，生成第一特征数据，其中，所述LR图像中每个像素点分别有对应于红绿蓝RGB三个通道的灰度值； 通过所述第一重建网络中的上采样层和第二卷积层对所述第一特征数据进行特征还原，生成第一高分辨率HR图像； 通过所述SAM模型对所述第一高分辨率HR图像进行特征校准，生成第二特征数据； 通过所述第二重建网络中的第三卷积层对所述第一高分辨率HR图像进行特征提取，生成第三特征数据； 将所述第三特征数据与所述第二特征数据拼接，生成第四特征数据； 通过所述第二重建网络中的第四卷积层和第二残差网络对所述第四特征数据进行特征提取，生成第五特征数据； 通过所述第二重建网络中的第五卷积层对所述第五特征数据进行特征提取，生成第六特征数据； 将所述第六特征数据与所述第二特征数据拼接，生成第七特征数据； 通过所述第二重建网络中的第六卷积层对所述第七特征数据进行特征还原，输出第二HR图像； 其中，所述SAM模型包括第七卷积层、第八卷积层和S型生长曲线Sigmoid激活层；所述通过所述SAM模型对所述第一高分辨率HR图像进行特征校准，生成第二特征数据，包括： 通过所述第七卷积层对所述第一高分辨率HR图像进行特征提取，生成第九特征数据； 将所述第九特征数据经所述上采样层处理生成的第十特征数据与所述第一高分辨率HR图像拼接，生成第十一特征数据； 通过所述第八卷积层与所述Sigmoid激活层对所述第十一特征数据进行特征校准，生成第十二特征数据； 将所述第十二特征数据与所述第九特征数据进行相乘处理，生成第十三特征数据； 将所述第十三特征数据与所述第一高分辨率HR图像融合，生成所述第二特征数据。

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