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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于网络二值化推理加速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：CN115311137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210769773.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法是由王楠楠;姜馨蕊;辛经纬;李洁;高新波设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法，包括：获取待重建的低分辨率图像；将所述待重建的低分辨率图像输入至训练好的图像超分辨率重建模型中，得到最终的高分辨图像，其中，所述图像超分辨率重建模型包括依次连接的第一层卷积层、多个堆叠的二值残差块以及第二层卷积层，所述二值残差块为由权值和激活均进行二值量化处理的残差块得到。本发明首先采用多个矫正的阈值获取多视角下的二值激活表征，可以获取更准确的二值激活表达，显著降低由于二值化过程带来的量化误差。随后，模拟多bit网络的卷积操作，利用1‑bit网络去模拟多bit网络，提高二值网络的信息承载能力，进而提高二值超分网络对于高频细节信息的恢复。

本发明授权一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络二值化推理加速的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述图像超分辨率重建方法包括： 获取待重建的低分辨率图像； 将所述待重建的低分辨率图像输入至训练好的图像超分辨率重建模型中，得到最终的高分辨图像，其中，所述图像超分辨率重建模型包括依次连接的第一层卷积层、多个堆叠的二值残差块以及第二层卷积层，所述二值残差块为由权值和激活均进行二值量化处理的残差块得到； 所述二值残差模块的激活的二值量化过程包括： S1.1、沿通道方向将所述残差块的激活a分解为第一子集a1和第二子集a2； S1.2、对所述第一子集a1和所述第二子集a2分别进行基于高阶比特近似的二值卷积，对应得到第一特征值Z1和第二特征值Z2； S1.3、对所述第一特征值Z1和所述第二特征值Z2沿通道方向执行Concat操作，之后再通过一个PReLU激活层，得到最终的激活值； 所述第一特征值Z1表示为： 所述第二特征值Z2表示为： 其中，Wb表示二值的权值，表示XNOR操作，⊙表示相乘操作，γ1为τ和β1相乘后的尺度因子，γ2为τ和β2相乘后的尺度因子，τ表示权值尺度因子，β1和β2均表示可学习的尺度因子，表示第一子集a1基于-α1量化后的二值激活，表示第一子集a1基于α2量化后的二值激活，表示第二子集α2基于-α1量化后的二值激活，表示第二子集α2基于α2量化后的二值激活，α1和α2表示量化阈值。

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