买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于GMEANet的图像超分辨率重建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：CN121147021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511407548.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于GMEANet的图像超分辨率重建方法是由高亚鹏;李骐骋;张军;郭牧寒;任悦宁;杨雨晴;邓红霞设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GMEANet的图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于GMEANet的图像超分辨率重建方法，旨在提高图像超分辨率重建效率。方法包括构建基于门控的多尺度高效注意力网络，利用基于门控的多尺度高效注意力网络中的浅层特征提取模块对输入的低分辨率图像进行初步特征提取，输出浅层特征图。将浅层特征图输入至由多个高效多尺度门控注意力块串联构成的深层特征提取模块，通过高效多尺度门控注意力块提取图像的深层语义特征，输出深层特征图。将浅层特征图与深层特征图进行融合，得到融合特征图，并将融合特征图输入至高分辨率重建模块，高分辨率重建模块通过卷积层与像素混洗模块对融合特征图进行上采样与复原，输出高分辨率图像。采用混合损失函数进行端到端训练。

本发明授权一种基于GMEANet的图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GMEANet的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：S1：构建基于门控的多尺度高效注意力网络，利用基于门控的多尺度高效注意力网络中的浅层特征提取模块对输入的低分辨率图像进行初步特征提取，输出浅层特征图；其中，基于门控的多尺度高效注意力网络包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和高分辨率重建模块；S2：将浅层特征图输入至由多个高效多尺度门控注意力块串联构成的深层特征提取模块，通过高效多尺度门控注意力块提取图像的深层语义特征，输出深层特征图；所述高效多尺度门控注意力块包括多尺度门控注意力单元和深度卷积门控前馈网络；其中，所述多尺度门控注意力单元包括多个基于移窗机制的高效自注意力模块和门控自适应调节机制；所述基于移窗机制的高效自注意力模块采用对称注意力机制，通过一次卷积操作同时生成查询特征和键特征，并对特征图划分局部窗口，采用移窗策略进行偏移处理后计算注意力；所述深度卷积门控前馈网络包括通道扩展层和特征融合层；所述通道扩展层对多尺度注意力特征图进行通道升维处理，并将升维后的特征划分为两个子分支，分别提取空间维度与通道维度的高级特征；S3：将浅层特征图与深层特征图进行融合，得到融合特征图，并将融合特征图输入至高分辨率重建模块，高分辨率重建模块通过卷积层与像素混洗模块对融合特征图进行上采样与复原，输出高分辨率图像；S4：采用混合损失函数对基于门控的多尺度高效注意力网络进行端到端训练，优化图像重建精度与细节还原效果，混合损失函数包括像素空间损失函数和频域损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市迎泽大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。