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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建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：CN114429422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111581236.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统是由王春兴;栗亚星;孙建德;乔建苹设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供了基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统，根据待重建的低分辨率图像和图像超分辨率重建模型，得到高分辨率重建图像；其中，所述图像超分辨率重建模型的构建过程包括：浅层特征提取和深层特征提取，其中经过浅层特征通道得到浅层特征，基于残差通道注意力网络构建深层特征提取模型，根据浅层特征和深层特征提取模型提取深层特征，所述深层特征提取模型包括多个像素和通道注意网络，所述每一个像素和通道注意网络内部并列设置通道注意力单元、像素注意力单元以及Inception单元，并列外层加入残差结构。可以使网络提取更多更有用的信息，以此来实现更高精度的超分辨率重建。

本发明授权基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于残差通道注意力网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待重建的低分辨率图像； 根据待重建的低分辨率图像和图像超分辨率重建模型，得到高分辨率重建图像；其中，所述图像超分辨率重建模型的构建过程包括：浅层特征提取和深层特征提取，其中经过浅层特征通道得到浅层特征，基于残差通道注意力网络构建深层特征提取模型，根据浅层特征和深层特征提取模型提取深层特征，所述深层特征提取模型包括多个像素和通道注意网络，每一个像素和通道注意网络内部并列设置通道注意力单元、像素注意力单元以及Inception单元，并列外层加入残差结构； 所述深层特征提取模型进行图像处理的过程包括： 基于通道注意力单元，通过重新加权所有信道的滤波器响应，获得一个一维的注意力特征向量； 基于像素注意力单元，使用1×1卷积层和sigmoid函数来获得注意力图，然后将其与输入特征相乘，生成一个三维矩阵作为注意力特征； 基于Inception单元，通过1x1卷积来降低通道数进行视觉信息聚集，进行不同尺度的特征提取以及池化，得到多个尺度的信息，最后将特征进行叠加输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。