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龙图腾网获悉深圳市金大智能创新科技有限公司申请的专利一种基于小波变换N-net超分辨率的视觉增强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：CN119863367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510225265.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于小波变换N-net超分辨率的视觉增强方法是由王茂林;吕晨设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换N-net超分辨率的视觉增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波变换N‑net超分辨率的视觉增强方法，视觉增强方法包括以下步骤：S1、进行特征提取得到小波变换图像；进行预处理得到预处理图像S2、将注意力特征图、变换图和细节图进行拼接并传输至下一个小波卷积块，重复得到编码图并传输至瓶颈层；S3、瓶颈层对编码图进行特征融合处理得到上采样图；S4、对重建图像进行逆小波变换，重复得到高分辨率重建图像并传输至图像生成卷积层；S5、通过图像生成卷积层将高分辨率重建图像生成高分辨率图像Y；采用上述方法，通过深度学习技术进行训练，能够将低分辨率图像输出为高分辨率图像，使得颜色和细节更加符合人们的视觉效果。

本发明授权一种基于小波变换N-net超分辨率的视觉增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换N-net超分辨率的视觉增强方法，其特征在于，实现视觉增强方法的模型包括主体模块和信息补充模块ISM，主体模块包括编码器、解码器以及连接编码器和解码器的瓶颈层，编码器包括p个前后依次连接的小波卷积块，解码器包括p个前后依次连接的上采样卷积层，信息补充模块ISM包括注意力计算模块SCM以及p个注意力卷积层，每个注意力卷积层的输入端均连接注意力计算模块SCM，每个注意力卷积层的输出端均对应一个小波卷积块的输出端； 所述视觉增强方法包括以下步骤： S1、输入低分辨率图像LR，通过初步卷积层对低分辨率图像LR进行特征提取得到小波变换图像、并传输至位于首端的小波卷积块； 通过信息补充模块ISM对低分辨率图像LR进行预处理得到预处理图像、并传输至注意力计算模块SCM； S2、小波卷积块对输入的小波变换图像进行小波变换得到变换图和细节图，将细节图跳跃连接至对应上采样卷积层的输入端； 注意力计算模块SCM对预处理图像进行空间注意力SA和通道交叉注意力CCA计算得到注意力特征图，注意力卷积层对注意力特征图进行特征处理以得到与所述变换图尺寸和维度相同的注意力特征图； 将注意力特征图、变换图和细节图进行拼接并传输至下一个小波卷积块，重复步骤S2，重复次数为p-1以得到编码图并传输至瓶颈层； S3、瓶颈层对编码图进行特征融合处理得到上采样图并传输至上采样卷积层； S4、上采样卷积层将输入的上采样图和细节图进行拼接得到重建图像，对重建图像进行逆小波变换并传输至下一个上采样卷积层，重复步骤S4，重复次数为p-1以得到高分辨率重建图像并传输至图像生成卷积层； S5、通过图像生成卷积层将高分辨率重建图像生成高分辨率图像Y。

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