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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法与系统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：CN121120391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511673458.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法与系统是由唐彦嵩;吴松栗设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法与系统，该方法包括以下步骤：S1、对输入的低分辨率图像进行区域级退化类型识别与严重程度量化，生成具有空间一致性的全局退化分布图谱；S2、根据所述全局退化分布图谱，并结合语义‑纹理协同特征，对被判定为严重退化的区域采用高容量分支进行修复，以及对被判定为轻度退化的区域采用轻量化分支进行修复；S3、对所述高容量分支的输出、所述轻量化分支的输出以及全局细节强化图像进行融合，生成最终的高分辨率图像；其中，所述全局细节强化图像由所述语义‑纹理协同特征经增强得到。

本发明授权基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于退化区域引导的高效图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过训练好的感知退化评估模块对输入的低分辨率图像进行区域级退化类型识别与严重程度量化，生成具有空间一致性的全局退化分布图谱；分别提取所述低分辨率图像的全局特征与局部特征，通过并行化的层次化特征编码机制，在跨尺度和跨粒度层面构建语义-纹理协同特征； S2、根据所述全局退化分布图谱，并结合所述语义-纹理协同特征，对被判定为严重退化的区域采用高容量分支进行修复，以及对被判定为轻度退化的区域采用轻量化分支进行修复；所述高容量分支包含自适应稀疏处理模块，该模块采用剪枝-聚合的动态优化机制，对输入的特征进行筛选与结构一致性增强； 所述高容量分支对严重退化区域执行高保真重建，具体修复步骤包括：对严重退化区域进行卷积操作，卷积结果与所述语义-纹理协同特征相乘后经自适应稀疏处理，处理结果经全连接层，输出严重退化区域的高分辨率重建结果； 所述轻量化分支对轻度退化区域进行快速处理以减少冗余计算，具体修复步骤包括：对轻度退化区域进行线性操作，线性操作结果与所述语义-纹理协同特征相乘后经卷积操作和全连接层，输出轻度退化区域的高分辨率重建结果； S3、对所述高容量分支的输出、所述轻量化分支的输出以及全局细节强化图像进行融合，生成最终的高分辨率图像；其中，所述全局细节强化图像由所述语义-纹理协同特征经稀疏自适应增强与全连接映射得到。

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