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龙图腾网获悉中央广播电视总台;上海交通大学申请的专利基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率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：CN114240748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111475883.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率方法及系统是由姜文波;赵贵华;张小云;郭柏松;张娅;蔺飞;辛威;王延峰设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率方法，包括：获取高清图片和低清图片的数据对，基于粗超分模型和高频离散可学习词典，对所述数据对进行处理，获得能够获取离散编码的局部自回归模型；待恢复的低清图片，经过所述粗超分模型和局部自回归模型，获得超分辨率图片。本发明通过粗超分模块实现初步超分，从而实现低频恢复，同时针对于高频进行离散编码，并通过局部自回归方法生成，实现对于低清图片的增强。

本发明授权基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部自回归模型和离散词典的超分辨率方法，其特征在于，包括： 获取高清图片和低清图片的数据对； 基于粗超分模型和高频离散可学习词典，对所述数据对进行处理，获得能够获取离散编码的局部自回归模型； 待处理的低清图片，经过所述粗超分模型和所述局部自回归模型，获得超分辨率图片； 其中，所述基于粗超分模型和高频离散可学习词典，对所述数据对进行处理，获得能够获取离散编码的自回归模型，包括： 根据所述数据对，构建粗超分模型和高频离散可学习词典； 所述低清图片输入粗超分模型获得粗超分结果，所述高清图片输入所述高频离散可学习词典进行离散编码；所述粗超分结果和所述离散编码训练获得局部自回归模型，具体为： 高清图片和对应的低清图片数据对，通过所述粗超分模型得到粗超分结果Xc，通过高频离散可学习词典获取其高频离散编码IIhf，对于IIhf任意位置的值通过下式计算： 将划分为规整不重叠的小块，所述小块长宽均为s,IIhf大小为H*W； 所有区域被划分为Hs*Ws个不重叠的小块；每个小块包含s*s个位置； 对于每个小块中的相同位置，进行相同的标号，标号的值从1到s*s； 拥有所述相同标号的位置将会被同时生成；自回归次数为s*s； 将IIhf中所有拥有相同标号t的像素点记为 拟合条件后验概率其中为中第k个元素，为所有的集合满足lt， 拟合得到的后验概率用以在自回归过程中进行采样生成。

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中央广播电视总台;上海交通大学，其通讯地址为：100859 北京市海淀区复兴路11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”。