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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法及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：CN119559049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411618585.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法及装置是由江鹤;郑州;朱晨滔;孙蟒;程德强;宋天舒;陈亮亮;黄欣设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法及装置，涉及单幅图像超分辨率重建技术领域，本发明构建多路大核可分离注意力模块、多路大核注意力模块、高频特征增强模块及局部信息增强注意力模块，并与层归一化整合形成多域信息增强特征提取块从而形成多域信息增强的轻量级图像超分辨率重建网络模型，对模型内浅层特征提取模块、深层特征提取模块及重建模块内的参数集分别训练，使模型内所包含四个模块分别对图像中的局部信息、高频信息、长程信息、横纵方向上的频率成分重点关注，从而能从图像中的整体布局、细节信息、纹理信息及物体形象四个方面提升网络重建图像的质量，使得图像的质量大大提高。

本发明授权一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多域信息增强的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待重建的低分辨率自然图像； 利用两个卷积层、一个点卷积、一个GELU激活函数及三组不同尺度的大核可分离注意力LSKA级联构建多路大核可分离注意力模块，利用两个卷积层、一个点卷积、一个GELU激活函数及三组不同尺度的大核注意力LKA级联构建多路大核注意力模块，利用一个深度可分离卷积、两个点卷积层、两个GELU激活函数及一个最大池化层级联构建高频特征增强模块，利用四个点卷积、三个深度可分离卷积及一个Sigmoid激活函数级联构建局部信息增强注意力模块；并将多路大核可分离注意力模块、多路大核注意力模块、高频特征增强模块及局部信息增强注意力模块与层归一化LN整合形成包含不同分支的多域信息增强特征提取块； 利用多域信息增强特征提取块构建多域信息增强的轻量级图像超分辨率重建网络模型；使用DIV2K及Flickr2K数据集对多域信息增强的轻量级图像超分辨率重建网络模型中的包含卷积层的浅层特征提取模块、包含多个多域信息增强特征提取块的深层特征提取模块及包含卷积层与像素洗牌层的重建模块内的参数集分别训练，得到训练后的多域信息增强的轻量级图像超分辨率重建网络模型； 将待重建的低分辨率自然图像输入至训练后的多域信息增强的轻量级图像超分辨率重建网络模型中，通过浅层特征提取模块内的卷积层对图像进行特征提取，获得浅层特征图；通过深层特征提取模块内级联的多个多域信息增强特征提取块内的LN层、多个不同尺度卷积层及点卷积、激活函数及不同注意力机制对图像进行特征提取，获得深层特征图；通过重建模块内的卷积层与像素洗牌层将浅层特征图和深层特征图内的特征元素加和，及进行像素重建，获得图像的高分辨率图像； 所述三组不同尺度的大核可分离注意力的尺寸分为：3×1*1×3‑5×1*1×5‑1×1、5×1*1×5‑7×1*1×7‑1×1、7×1*1×7‑9×1*1×9‑1×1，*表示卷积核内部所分解的水平1D核与垂直1D核级联，‑表示卷积核与卷积核之间的级联； 其中：3×1*1×3‑5×1*1×5‑1×1表示级联的3×1与1×3的深度可分离卷积、级联的5×1与1×5的深度膨胀卷积，以及1×1的点卷积PConv；5×1*1×5‑7×1*1×7‑1×1表示级联的5×1与1×5的深度可分离卷积、级联的7×1与1×7的深度膨胀卷积，以及1×1的点卷积PConv；7×1*1×7‑9×1*1×9‑1×1表示级联的7×1与1×7的深度可分离卷积、级联的9×1与1×9的深度膨胀卷积，以及1×1的点卷积PConv； 所述三组不同尺度的大核注意力的尺寸为：3×3‑5×5‑1×1、5×5‑7×7‑1×1、7×7‑9×9‑1×1； 其中：3×3‑5×5‑1×1表示级联3×3深度卷积DWConv、5×5深度扩展卷积DPConv和1×1点卷积PConv；5×5‑7×7‑1×1表示级联5×5深度卷积DWConv、7×7深度扩展卷积DPConv和1×1点卷积PConv；7×7‑9×9‑1×1表示级联7×7深度卷积DWConv、9×9深度扩展卷积DPConv和1×1点卷积PConv。

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