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龙图腾网获悉北京信工博特智能科技有限公司申请的专利一种基于高维度的图像插值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：CN119599863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411891804.5，技术领域涉及：G06T3/4007；该发明授权一种基于高维度的图像插值方法是由戴亦斌设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高维度的图像插值方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域，且公开了一种基于高维度的图像插值方法，建立视频解码器模块、时间戳分析模块、特征提取模块、时序关联建模模块、时序关联建模模块、卷积神经网络模块、边缘平滑处理模块、边缘检测模块、边缘增强模块、图像输出模块和质量评估模块，视频解码器模块提取图像，时间戳分析模块记录时间点和位置，特征提取模块提取图像边缘特征数据，时序关联建模模块捕捉时间和空间相关性数据，卷积神经网络模块对图像帧进行像素级插值，边缘平滑处理模块优化插值结果，边缘检测模块识别像素点，应用边缘增强模块对边缘像素点进行增强处理，图像输出模块生成高质量的插值图像帧，质量评估模块对生成的图像进行质量检查。

本发明授权一种基于高维度的图像插值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高维度的图像插值方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立视频解码器模块、时间戳分析模块、特征提取模块、时序关联建模模块、时序关联建模模块、卷积神经网络模块、边缘平滑处理模块、边缘检测模块、边缘增强模块、图像输出模块和质量评估模块； 步骤二、使用视频解码器模块，从原始视频文件中逐帧提取图像； 步骤三、通过时间戳分析模块，记录每一帧的具体时间点和位置，为后续的插值操作提供参考； 步骤四、利用特征提取模块，从每帧图像中提取边缘和纹理的图像边缘特征数据； 步骤五、使用时序关联建模模块，基于上一步骤的图像边缘特征数据构建多维度时序关联模型，捕捉相邻帧之间的时间和空间相关性数据，相邻帧之间的时间相关性指的是图像序列中连续帧之间的相似性，由于视频或图像序列中的物体不会在短时间内发生剧烈变化，因此相邻帧之间的像素值会相似； 步骤六、使用卷积神经网络模块，对图像帧进行像素级插值，预测并填充未知像素点的值； 步骤七、边缘平滑处理模块进一步优化插值结果，确保边缘像素点的平滑过渡和细节恢复； 步骤八、使用边缘检测模块，识别插值过程中产生的模糊或失真的边缘像素点； 步骤九、应用边缘增强模块，对边缘像素点进行增强处理； 步骤十、使用图像输出模块，生成高质量的插值图像帧； 步骤十一、通过质量评估模块，对生成的图像进行质量检查； 所述时序关联建模模块，基于上一步骤的图像边缘特征数据构建多维度时序关联模型，捕捉相邻帧之间的时间和空间相关性数据，记录并统计相邻帧之间的时间和空间相关性数据，并进行数据编号，所述相邻帧之间的时间相关性数据编号为、、、…，所述相邻帧之间的空间相关性数据编号为、、、…； 所述相邻帧之间的时间相关性数据和相邻帧之间的空间相关性数据共同计算生成像素值，其计算公式为： 公式中，表示像素值，、、、…表示相邻帧之间的时间相关性数据，、、、…表示相邻帧之间的空间相关性数据，、、、…表示相邻帧之间的时间和空间相关性系数，表示统计的数据量。

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