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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率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：CN120997048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511525955.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率方法及装置是由施英凯;黄德天;王一凡设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像超分辨率重建技术领域，方法包括：S1，构建轻量级图像超分辨率网络；输入的低分辨率图像经过第一卷积层提取浅层特征后，输入依次连接的若干自适应token选取块进行深层特征提取，再输入第二卷积层，将浅层特征和第二卷积层的输出相加后输入上采样模块进行上采样，得到重建图像；S2，对网络进行训练；S3，使用训练好的网络对低分辨率单帧图像进行超分辨率重建。本发明在自适应token选取块中引入了稀疏空间自注意力和基于自适应token选取的通道自注意力，减少了token间冗余相关性干扰，减轻了通道维度的冗余信息干扰并增强了关键特征。

本发明授权基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应token选取的轻量级图像超分辨率方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，构建轻量级图像超分辨率网络；所述轻量级图像超分辨率网络包括第一卷积层、若干自适应token选取块、第二卷积层和上采样模块； 低分辨率图像经过第一卷积层提取浅层特征后，输入依次连接的若干自适应token选取块进行深层特征提取，再输入第二卷积层，将浅层特征和第二卷积层的输出相加后输入上采样模块进行上采样，得到重建图像； 所述自适应token选取块包括若干ATSTransformer层和第三卷积层；自适应token选取块的输入经过依次连接的ATSTransformer层进行深层特征提取，最后一个ATSTransformer层的输出经过第三卷积块后与自适应token选取块的输入进行相加作为自适应token选取块的输出；所述ATSTransformer层包括稀疏空间自注意力模块、通道自注意力模块、基于移位窗口的多头自注意力模块和FFN层；所述稀疏空间自注意力模块，对输入的浅层特征进行空间去冗余，得到空间去冗余后的特征；所述稀疏空间自注意力模块使用先验字典参与稀疏空间自注意力计算过程；基于先验字典的可学习参数构建下一个ATSTransformer层中的稀疏空间自注意力模块的先验字典；所述通道自注意力模块，对输入的浅层特征进行通道去冗余，得到通道去冗余后的特征；所述基于移位窗口的多头自注意力模块，对输入的浅层特征进行特征增强，得到多头注意力增强特征；空间去冗余后的特征、通道去冗余后的特征和多头注意力增强特征进行求和后，与ATSTransformer层的输入进行相加后输入FFN层前馈网络进行特征增强，将输出作为ATSTransformer层的输出； S2，对轻量级图像超分辨率网络进行训练，得到训练好的轻量级图像超分辨率网络； S3，使用训练好的轻量级图像超分辨率网络对低分辨率单帧图像进行超分辨率重建，得到重建图像。

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