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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东正晨科技股份有限公司申请的专利特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强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：CN120087422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510560810.0，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强方法是由孙凯健;高鹤;张书锐;刘宽;韩绍青;焦成宇;白凯月;郑文静;李军设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其是提供了特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强方法。该方法包括将低分辨率图像输入至生成器，生成超分辨率图像；将超分辨率图像和高分辨率真实图像共同输入多判别器进行判别，各判别器的输出分别经过权重进行加权融合，获得综合判别结果；根据综合判别结果，使用损失函数计算损失得到损失值；根据损失值和梯度下降算法更新参数，优化多判别器生成对抗网络；重复以上步骤，直到迭代完成或者损失值达到最小，得到最优权重，并将其应用于多判别器生成对抗网络，此时将低分辨率图像输入至生成器，得到最终的超分辨率图像，该方法解决了传统模型中单判别器的局限性问题，提高了网络的泛化性和稳定性。

本发明授权特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强方法在权利要求书中公布了：1.一种特征聚类与区域自适应的多判别器生成对抗网络增强方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将低分辨率图像输入至生成器，生成超分辨率图像； S2、将超分辨率图像和高分辨率真实图像共同输入多判别器进行判别，各判别器的输出分别经过权重进行加权融合，获得综合判别结果； S3、根据综合判别结果，使用损失函数计算损失得到损失值； S4、根据损失值和梯度下降算法更新参数，优化多判别器生成对抗网络； S5、重复以上步骤，直到迭代完成或者损失值达到最小，得到最优权重，并将其应用于多判别器生成对抗网络，此时将低分辨率图像输入至生成器，得到最终的超分辨率图像； 所述S2包括： 将生成对抗网络ESRGAN的单判别器改进为多判别器，其包括基础判别器Discriminator1、特征聚类判别器Discriminator2、特征分块判别器Discriminator3；基础判别器为ESRGAN中的判别器，特征聚类判别器包括特征聚类、路由机制、专家网络；特征分块判别器包括区域自适应处理、路由机制、专家网络； 基础判别器的过程包括采用基于卷积神经网络CNN的架构，由多个卷积层和激活函数LeakyReLU组成，逐步提取图像特征，并通过全连接层和激活函数Sigmoid判别输入图像是超分辨率图像或高分辨率真实图像； 特征聚类判别器和特征分块判别器的过程包括，特征提取模块FEM、谱聚类模块ISKM和图像分块器ITS，分别对输入的超分辨率图像和高分辨率真实图像进行处理；经过特征路由模块FRM融合后，得到特征图至，并通过n个专家子网络至进一步处理，最终通过特征选择模块CFS得到综合判别结果。

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