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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利视频高时空分辨率信号处理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：CN116664400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310618236.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权视频高时空分辨率信号处理方法是由徐梦溪;吴哓彬;项鹏设计研发完成，并于2019-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频高时空分辨率信号处理方法在说明书摘要公布了：一种视频高时空分辨率信号处理方法，采用基于信号与信息处理算法的方式恢复和重构出高空间和高时间分辨视频序列，即一种视频超分辨率重建方法。其步骤为：将视频按顺序取其帧序列；从视频的第3帧开始，每一帧都与其前后两帧做光流法运动估计；将产生的4副运动估计图像与中间帧合成为5副图像的高维图像块；构建OF深度卷积超分辨率网络，浅层网络提取图像信息，最后一层亚像素卷积层进行重建超分辨率图像；将高维图像块送入深度卷积网络进行训练；最终将降质后或者分辨率较低的视频帧送入网络进行重建。本发明实现重建质量好、重建速度快，相比传统视频超分辨率模型重构效果好，能够进行视频实时重建。

本发明授权视频高时空分辨率信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种视频高时空分辨率信号处理方法，该方法是光流法和深度网络结合的视频高时空分辨率信号处理方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，将视频文件按顺序提取其帧序列； 步骤2，从视频的第3帧开始，每一帧都与其前后两帧做光流法运动估计；将产生的4幅运动估计图像与中间帧合成为5幅图像的高维图像块； 步骤3，构建OF深度卷积超分辨率网络，浅层网络提取图像信息，最后一层亚像素卷积层进行重建超分辨率图像； 步骤3中构建的OF深度卷积超分辨率网络为4层结构，分为三层卷积层和一层亚像素卷积层，输入图像为15通道的高维图像块；第一层卷积使用5×5的卷积核共64个，卷积后输出64通道的特征图像；第二层使用3×3的卷积核共32个，对上一层的64通道特征图卷积，输出图像为32通道；第三层使用3×3的卷积核共3×r2个，卷积输出3×r2特征图像； 步骤4，将高维图像块送入OF深度卷积超分辨率网络进行训练； 步骤5，将降质后的视频帧送入OF深度卷积超分辨率网络进行超分辨率图像重建； 步骤2中所述的高维图像块构建方法为： 步骤2-1，选取视频帧序列连续的5张视频帧，标记中间帧为第n帧，则前两帧分别为n-2、n-1帧，后两帧为n+1，n+2帧； 步骤2-2，在输入神经网络之前对这五张图像进行运动估计，以中心帧第n帧作为基准帧，对其余4帧使用光流法进行运动估计，生成四张运动估计图像； 步骤2-3，将4幅运动估计后的帧图像与基准帧组合为5张图像的高维图像块； 步骤4中训练步骤为： 步骤4-1，使用Python语言，微软的开源深度学习框架TensorFlow框架，batch-size为32，epoch为100，子图像大小为17×17，学习率为0.001； 步骤4-2，对网络进行训练，选取Xiph基金会构建的视频训练数据集Xiph的部分视频序列，其中包含10个视频序列共2695张图像帧；将训练数据集的高分辨率图像与高分辨率图像的高维图像块分别作为标签和输入数据送入网络进行训练。

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