北京广播电视台;成都索贝数码科技股份有限公司王立冬获国家专利权
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龙图腾网获悉北京广播电视台;成都索贝数码科技股份有限公司申请的专利一种针对SUVC编解码的图像上采样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：CN114710673B 。
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：202210353737.6，技术领域涉及：H04N19/30；该发明授权一种针对SUVC编解码的图像上采样方法是由王立冬;金强;李硕;韩强;徐志军;邹斌;赵江怀;李杰;张金沙设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对SUVC编解码的图像上采样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对SUVC编解码的图像上采样方法，属于超高清视频编解码领域，包括步骤：将原始解码后的低分辨率图像经利用监督训练的超分辨率神经网络SR推理后，得到在频域上分离后的高分辨率图像近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；并将利用所述训练的超分辨率神经网络SR预测的低频信息分量与原始解码后的低分辨率图像的信息做残差处理后，生成高分辨率图像的SUVC增强层。本发明能够节省超分模型在预测超高清场景时如4K到8K庞大的内存开销，提升模型的预测速度，实现了分辨率需求多样的高效视频编辑。
本发明授权一种针对SUVC编解码的图像上采样方法在权利要求书中公布了：1.一种针对SUVC编解码的图像上采样方法，其特征在于，包括如下步骤： 将原始解码后的低分辨率图像经利用监督训练的超分辨率神经网络SR推理后，得到在频域上分离后的高分辨率图像近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；并将利用所述训练的超分辨率神经网络SR预测的低频信息分量与原始解码后的低分辨率图像的信息做残差处理后，生成高分辨率图像的SUVC增强层； 所述监督训练的超分辨率神经网络SR的训练过程，包括利用梯度下降和监督学习的方法，参与训练的数据集的标签为高分辨率图像小波频域信息，且所述高分辨率图像小波频域信息由Legall53小波变换得到所述近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量，进行第一拼接后形成超分辨率神经网络SR的训练集标签； 所述生成高分辨率图像的SUVC增强层，包括子步骤：将进行所述残差处理后的图像与超分辨率神经网络SR预测出的水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量拼接在一起，形成上采样后的高分辨率图像增强层信息后，再经过熵编码形成增强层码流。
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