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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于结构与纹理特征的图像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：CN119809941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510293350.X，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法及系统是由杨刚;杨海龙;戴丽珍;曹周朋;杨辉;陆荣秀;徐芳萍设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法及系统，方法包括：构建具有结构和纹理特征提取能力的生成对抗网络，将超分辨率图像数据集输入至生成对抗网络中，训练并生成对应模型的权重，根据权重得到图像超分辨率模型，将待超分辨率图像输入至图像超分辨率模型中，图像超分辨率模型生成超分辨率后的高清图像。实现了通过融合图像的结构与纹理特征，提升图像超分辨率恢复效果，避免细节丢失，同时提供高效的性能优化和用户友好的界面，使得图像处理过程更为便捷。

本发明授权一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法，其特征在于，包括： 对图像数据集进行预处理，得到超分辨率图像数据集； 构建具有结构和纹理特征提取能力的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器包括密集可变感受野卷积块模块、带有深度可分离反卷积模块的上采样模块，所述判别器包括U-NET型网络架构，其中，所述生成器的输入端为结构纹理特征同步的双并行分支结构，每个分支结构都由多个密集可变感受野卷积块模块串联组成，在输出端上采样阶段进行双特征融合，并共同送入深度可分离反卷积模块进行特征细节放大，输出得到高清图像； 所述密集可变感受野卷积块模块由三组带有残差连接的密集卷积子单元串联而成，其中，第一密集卷积子单元采用1×1卷积核、第二密集卷积子单元采用3×3卷积核、第三密集卷积子单元采用5×5卷积核，所述密集可变感受野卷积块模块的结构表示为： ， 式中，为输入密集可变感受野卷积块模块的特征，为密集可变感受野卷积块模块输出的特征，、、和均为加权系数，为密集卷积子单元； 每个密集卷积子单元由多个对应的n×n卷积层和ReLU激活函数构成，并通过密集连接进行特征的跨层传递，密集连接的表达式为： ， 式中，、、、和均为卷积特征，表示使用卷积核为的普通卷积操作，为LeakyRelu激活函数； 将所述超分辨率图像数据集输入至所述生成对抗网络中，训练并生成对应模型的权重，根据所述权重得到图像超分辨率模型； 将待超分辨率图像输入至所述图像超分辨率模型中，所述图像超分辨率模型生成超分辨率后的高清图像。

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