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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于全局特征优化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：CN120598785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511089652.1，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于全局特征优化的图像超分辨率重建方法是由毕萍;李涛;姬光辉;刘颖设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局特征优化的图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局特征优化的图像超分辨率重建方法，涉及图像超分辨率重建技术领域，包括：通过卷积层对输入低分辨率图像进行浅层特征提取，得到浅层特征图；将浅层特征图输入由SwinTransformer分支和CNN分支组成的混合网络中进行深层特征提取，得到深层特征图；对深层特征图进行高质量重建，生成高分辨率图像，完成基于全局特征优化的图像超分辨率重建。本发明解决了现有方法难以有效建模长距离依赖关系的问题。

本发明授权一种基于全局特征优化的图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局特征优化的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过卷积层对输入低分辨率图像进行浅层特征提取，得到浅层特征图； S2：将浅层特征图输入由SwinTransformer分支和CNN分支组成的混合网络中进行深层特征提取，得到深层特征图； 所述S2中SwinTransformer分支包含交替连接的密集窗口注意力模块DWAB和稀疏窗口注意力模块SWAB，其中，所述密集窗口注意力模块DWAB包括依次连接的密集混合窗口注意力模块D-HWAB、重叠交叉融合注意力模块OCFAB和空频域特征提取模块SFFEB；所述稀疏窗口注意力模块SWAB包括依次连接的稀疏混合窗口注意力模块S-HWAB、重叠交叉融合注意力模块OCFAB和空频域特征提取模块SFFEB； 所述CNN分支由级联的全局特征优化模块GFOB构成，所述全局特征优化模块GFOB包含多尺度特征提取模块MFEB和空频域特征提取模块SFFEB； 所述SwinTransformer分支和CNN分支通过逐像素叠加进行初步的同级特征融合，而后经卷积层进行深度特征融合，最后将该特征分别送入到下一级的两支路中； S3：对深层特征图进行高质量重建，生成高分辨率图像，完成基于全局特征优化的图像超分辨率重建。

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