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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于跨维度的Transformer图像超分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：CN120163712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510361048.3，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于跨维度的Transformer图像超分方法是由傅佳欣;唐飞翔;任积峰;陈倩;陈嘉玲;朱妮娜;王佳雨;侯芷萌设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨维度的Transformer图像超分方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于跨维度的Transformer图像超分方法，该方法包括：获取待处理的低分辨率图像；将待处理的低分辨率图像输入至训练好的跨维度Transformer超分网络中，得到超分后的高分辨率图像；其中，跨维度Transformer超分网络通过串联的空间自注意力单元和通道自注意力单元，以实现空间信息和通道信息的聚合。该方法通过串联空间自注意力单元和通道自注意力单元，建模通道与空间的相关性，对空间单元与通道单元的自注意力计算产生引导，以实现空间信息和通道信息的聚合来进一步提高特征表示能力，并实现了图像在超分任务下的优异表现。

本发明授权一种基于跨维度的Transformer图像超分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨维度的Transformer图像超分方法，其特征在于，包括： 获取待处理的低分辨率图像； 将所述待处理的低分辨率图像输入至训练好的跨维度Transformer超分网络中，得到超分后的高分辨率图像； 其中，所述跨维度Transformer超分网络通过串联的空间自注意力单元和通道自注意力单元，以实现空间信息和通道信息的聚合； 所述跨维度Transformer超分网络用公式表示为： XHR=HRCHSFXLR+HDFHSFXLR； 其中，XLR为所述低分辨率图像，XHR为所述高分辨率图像，HSF、HDF、HRC分别为浅层特征提取单元、深层特征提取单元、高分辨率重建单元； 所述深层特征提取单元用公式表示为： Xd=HDFXs=MDMD-1…M2M1Xs； 其中，Xs和Xd分别为所述深层特征提取单元的输入和输出，Mi为第i个跨维度Transformer模块，i={1,2,…,D}0； 所述跨维度Transformer模块用公式表示为： X1=CDSSALNX0+X0； X2=MLPLNX1+X1； X3=CDCSALNX2+X2； X4=MLPLNX3+X3； 其中，X0和X4分别为所述跨维度Transformer模块的输入和输出，X1~X3为中间计算特征，LN为层归一化，CDSSA为空间自注意力单元，MLP为多层感知机，CDCSA为通道自注意力单元。

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