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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建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：CN120219174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510277395.8，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建方法是由邓峰;王帅超;杨敬敬;孟凡磊设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建方法，包括：步骤1：将原始红外图像输入至多阶红外图像退化模型，获得低分辨退化图像；步骤2：将低分辨退化图像输入至超分辨重建网络的生成器中生成超分辨率重建图像；步骤3：将超分辨率重建图像和原始红外图像进行特征融合后，输入至超分辨重建网络的局部判别器中进行处理，并获得局部判别损失；步骤4：对局部判别损失和预设模型损失进行加权求和得到图像重建训练损失；当图像重建训练损失大于最小损失值时，返回至步骤2；否则，输出训练好的超分辨重建网络。本发明能更细致地捕捉局部细节的偏差，监督生成器更好地优化局部细节，提高复杂场景下的纹理细节恢复准确性。

本发明授权基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶红外图像退化模拟的局部判别超分辨重建方法，其特征在于，包括： 步骤1：将原始红外图像输入至多阶红外图像退化模型，获得低分辨退化图像； 步骤2：将低分辨退化图像输入至超分辨重建网络的生成器中，生成超分辨率重建图像； 步骤3：将超分辨率重建和原始红外图像进行特征融合后，输入至超分辨重建网络的局部判别器中进行处理，并获得局部判别损失； 步骤4：对局部判别损失和预设模型损失进行加权求和，得到超分辨率重建图像的图像重建训练损失； 当图像重建训练损失大于最小损失值时，返回至步骤2； 否则，结束训练，并输出训练好的超分辨重建网络； 其中，步骤2，包括： 将低分辨率红外图像进行第一卷积处理后输入后，基于N个RRDB模块对进行处理，获得第一输出图像； 对第一输出图像进行第二次卷积处理后，再进行上采样，获得上采样图像； 基于残差密集网络分别获取上采样图像和低分辨率红外图像各网络层提取的图像特征，获得上采样图像特征和低分辨率红外图像的原始图像特征； 对上采样图像特征和原始图像特征进行卷积融合，获得超分辨率重建图像； 步骤3，包括： 基于预设矩形窗口在超分辨重建图像上进行不重叠滑动，并计算预设窗口对应的局部熵，判断所述局部熵是否大于局部熵阈值； 若是，则基于所述局部熵与局部熵阈值之间的误差值，对矩形窗口进行自适应调整，并将调整后的矩形窗口内的像素点数据与原始红外图像对应的像素点数据进行对比计算，获得局部残差图； 否则，获得预设矩形窗口内的像素点数据与原始红外图像对应的像素点数据进行对比计算，获得局部残差图； 基于所述局部残差图，计算调整后的矩形窗口或者预设矩形框内各个像素点的局部方差，当所述局部方差大于预设方差时，判定当前像素点为伪影像素点； 否则，判定当前像素点为真影像素点； 基于超分辨重建图像内全部伪影像素点对应的局部方差，计算获得局部判别损失。

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