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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于文本辅助的文本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：CN116258632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310244778.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法是由张登银;英俊豪;严伟丹设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法，方法包括：获取待重建的低分辨率文本图像；将所述低分辨率文本图像输入预训练好的文本图像超分辨率重建模型，根据所述模型的输出，确定文本图像超分辨率重建结果；其中所述文本图像超分辨率重建模型的构建训练方法包括：获取文本图像数据集；利用所述文本图像数据集对预构建的文本图像超分辨率重建模型进行训练，得到训练好的文本图像超分辨率重建模型。文本图像超分辨率模型将文本序列特征与图像纹理特征进行了融合，相较于其他普通的超分辨率模型，充分挖掘并利用了低分辨率图像中的文本信息，有助于提高文本图像的超分辨率重建质量。

本发明授权一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：获取待重建的低分辨率文本图像；将所述低分辨率文本图像输入预训练好的文本图像超分辨率重建模型，根据所述模型的输出，确定文本图像超分辨率重建结果，具体包括：以低分辨率文本图像对应的RGB图像及其灰度图作为四通道的图像输入，先通过卷积核为3*3的卷积层以及Relu激活层提取浅层特征，得到第一特征图；将第一特征图输入卷积块注意力模块以获取图像的通道和空间注意力权重，得到带有注意力权重的特征图；将带有注意力权重的特征图通过多个门控文本检测模块提取得到文本序列特征；将门控文本检测模块输出的文本序列特征与第一特征图进行跳层连接，相加得到新的特征图；将新的特征图输入到亚像素卷积上采样层和Tanh激活层，得到输出的超分辨率重建的四通道文本图像；其中所述文本图像超分辨率重建模型的构建训练方法包括：获取文本图像数据集；利用所述文本图像数据集对预构建的文本图像超分辨率重建模型进行训练，得到训练好的文本图像超分辨率重建模型。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210012 江苏省南京市栖霞区文苑路9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”。