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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利基于热图先验指导的人脸图像超分辨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：CN116309048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310140757.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法是由刘帅;张凯兵;张之敬;陈小改;李敏奇;卢健设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法，该方法在网络模型结构上由超分辨主干分支和热图先验估计分支组成。超分辨主干分支接收低分辨输入图像，超分辨重建后输出得到高分辨图像；先验估计分支以超分辨主干分支的输出作为输入，估计出关键点，近而计算出热力图，然后将热力图作为结构先验信息反馈到超分辨主干中，指导超分辨重建。在训练阶段，这两个分支相互协作共同优化。为了最大化地发挥热图先验的指导作用，本发明从两个层次上对热图信息加以利用。最后再引入一个判别网络，监督重建网络的训练，进而重建出更高质量的SR结果。

本发明授权基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法在权利要求书中公布了：1.基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1，对训练数据集进行预处理，获取训练集的输入图像；所述步骤1的具体过程为：从人脸数据集中数据集选取人脸图像作为训练集的目标图像；采用双立方插值算法对训练集中的高分辨图像进行下采样，输出低分辨图像，作为训练集的输入图像； 步骤2，对步骤1所得的输入图像进行第1次超分辨率重建；所述步骤2的具体过程为： 步骤2.1，采用预上采样模块对LR图像上采样2倍，该过程表示为： 1； 其中，表示预上采样，表示预上采样模块的输出特征； 步骤2.2，将输入到重建主体网络中，重建主体网络是基于反馈网络的超分辨重建网络，该过程表示为： 2； 其中，表示重建主体，它以低分辨特征为输入，输出得到重建后的特征图； 步骤2.3，将输入到后上采样模块，表示为： 3； 其中，表示后上采样模块，输出的结果即为重建后的残差图像，将残差图像与输入的低分辨图像的插值上采样结果相加后，得到高分辨率图像，表示为： 4； 其中，表示全局插值上采样操作； 步骤3，根据步骤2所得的超分辨重建后的结果进行第1次先验估计，估计出热图先验信息；所述步骤3的具体过程为： 将步骤2得到的高分辨图像输入热图先验估计分支，用于提取人脸的68个关键点位置坐标，近而计算得到关键点的热力分布图，该过程表示为： 5 其中，表示热图提取，表示获得的68个关键的热图坐标； 步骤4，进行第二次超分辨重建； 步骤5，根据步骤4所得的超分辨重建后的结果进行第2次先验估计，估计出热图先验信息； 步骤6，进行第三次超分辨重建； 步骤7，根据步骤6所得的超分辨重建后的结果进行第3次先验估计，估计出热图先验信息； 步骤8，进行第四次超分辨重建，输出高分辨图像； 步骤9，进行误差梯度反向传播，优化网络参数。

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