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龙图腾网获悉阜阳师范大学申请的专利一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构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：CN119579412B 。

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：202411654998.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构方法是由申志军;李传宗;范建中;顾睿雄设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构方法，涉及计算机视觉领域。方法包括：获取视频的浅层特征图序列；采用基于可变形transformer对齐的多尺度调制网络对浅层特征图序列进行处理；所述基于可变形transformer对齐的多尺度调制网络中包括：可变形transformer对齐模块、多尺度调制模块，SwinTransformer混合模块和重建模块；可变形transformer对齐模块用于特征对齐；多尺度调制模块用于多尺度特征融合；SwinTransformer混合模块对调制特征图进行空间特征捕捉；重建模块用于重构高分率图像。本发明提出基于可变形transformer对齐的多尺度调制网络，通过可变形transformer对齐模块与多尺度调制模块结合，在保证重构性能的同时，利用相对较少的网络参数提升了网络的计算效率，平衡了网络的复杂度和性能。

本发明授权一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可变形transformer对齐的多尺度调制视频超分重构方法，其特征在于，包括： 从视频源获取低分辨率视频帧序列，从多帧低分辨率视频帧序列中提取浅层特征图序列； 构建包括可变形transformer对齐模块，多尺度调制模块，SwinTransformer混合模块以及重建模块的基于可变形transformer对齐的多尺度调制网络； 将浅层特征图序列输入基于可变形transformer对齐的多尺度调制网络； 通过可变形transformer对齐模块，采用光流对支持帧进行特征预对齐，利用偏移生成网络生成预对齐特征与支持帧之间的偏移量，用以捕获支持帧的相关性关键区域，使用自注意力机制对支持帧的相关性关键区域进行建模，聚合关键区域的关键特征，获得对齐特征图序列； 通过多尺度调制模块，在线性层构建时间相关性信息并将多尺度调制模块的输入通道平均划分为多个头部，对每个头部采用不同的3D深度卷积扩展感受野，引入时间相关性信息进行不同尺度的特征融合，获得调制特征图； 通过SwinTransformer混合模块，对调制特征图进行空间特征捕捉，获得调制特征图的细节纹理信息； 通过重建模块，采用子像素卷积PixelShuffle的上采样方式将调制特征图及其细节纹理信息进行重构，获得高分辨率图像。

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