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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及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：CN120031722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510495947.2，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统是由黄昕;祝超;刘勇;冯新健;郭宇;王飞设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统，属于数字图像处理技术领域，所述方法包括：制作一个参考信息数据库以及一个补丁匹配管道，获得相应的高分辨率图像补丁；利用多尺度特征转移和聚合控制模块控制扩散过程的生成能力，帮助输入特征和参考特征对齐；采用预先训练的稳定扩散，在融合多尺度特征引导下，将噪声输入恢复成高分辨率图像。本方法从参考信息数据库中获得一系列高度相关的参考补丁，然后通多尺度特征转移和聚合控制模块进行对齐和融合，经过输出的特征在接下来的扩散恢复过程中作为指导，在多个基准的定量和定性评估方面达到先进性能。

本发明授权基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于参考信息数据库的图像超分辨率增强扩散方法，其特征在于，包括以下步骤： 制作参考信息数据库，使用补丁匹配管道从参考信息数据库中获得对应的高分辨率图像补丁； 构建多尺度特征转移和聚合控制模块，将待处理的低分辨率图像的输入特征与所述高分辨率图像补丁中的参考特征对齐，得到参考特征对齐的低分辨率图像，具体为：利用两个可训练的多尺度编码器分别从低分辨率图像和参考信息数据库的参考信息中提取多尺度特征；将得到的多尺度特征与时间步长T处的中间扩散结果进行对齐和融合，生成对齐多尺度特征的低分辨率图像，作为参考特征对齐的低分辨率图像； 基于总体学习目标L，采用预先训练的扩散模型将参考特征对齐的低分辨率图像恢复成高分辨率图像，完成图像超分辨率增强扩散，具体为： 在预先训练的扩散模型的正向过程中，采用预先训练的扩散模型向参考特征对齐的低分辨率图像增加高斯噪声；在预先训练的扩散模型的反向过程中，通过推理模型将参考特征对齐的低分辨率图像恢复成高分辨率图像，总体学习目标具体如下： 其中，是数学期望，是一个潜在空间的目标图像，为添加高斯噪声的次数，表示裁剪文本提示设置为空，和分别是低分辨率图像和参考图像输入，为扩散模型中的条件去噪网络，是从高斯噪声中采样的服从高斯分布的噪声，为正态分布。

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