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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种工业CT图像的增强型Swin Transformer超分辨率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：CN119379542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411478424.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种工业CT图像的增强型Swin Transformer超分辨率重建方法是由黄魁东;赵举龙设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业CT图像的增强型Swin Transformer超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种工业CT图像的增强型SwinTransformer超分辨率重建方法，属于计算机图像处理和工业无损检测领域。本方法针对工业CT图像超分辨率重建时细节信息恢复不够完整的问题，提供一种增强型SwinTransformer超分辨率重建方法，将SwinTransformer与CNN的优势结合，通过基于窗口的多头自注意力机制和多维注意力卷积模块更有效地获取输入图像的全局和局部特征信息，引入的细节增强卷积模块将传统卷积和差分卷积结合，有利于提高网络对细节特征的提取能力和泛化性。本方法适用于任意复杂零件CT图像的超分辨率重建，分辨率提高可靠，适应性强。

本发明授权一种工业CT图像的增强型Swin Transformer超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种工业CT图像的增强型SwinTransformer超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取与待超分辨率重建零件种类相同或相似零件的高分辨率CT图像数据集； 步骤2：构建工业CT图像退化模型含义为首先将高分辨率CT图像IHR与模糊核k进行卷积，再对卷积后的结果进行缩小尺度为s的下采样操作，最后添加一定程度的噪声n，从而获得低质量的低分辨率CT图像ILR； 步骤3：获取或选用模糊核数据集与噪声数据集，并应用于工业CT图像退化模型对高分辨率CT图像数据集进行降质，从而获得与其成对的低分辨率CT图像数据集； 步骤4：构建用于工业CT图像超分辨率重建的增强型SwinTransformer网络，网络总体结构包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和上采样模块，使用由1层3×3卷积构成的浅层特征提取模块对输入的低分辨率CT图像进行浅层特征提取，将提取到的特征图送入深层特征提取模块中进一步提取深层特征，最后通过一个长跳跃连接将提取到的浅层特征和深层特征进行融合，并进行上采样获取高分辨率CT图像，具体包括以下特征： 1深层特征提取模块包含6个增强型SwinTransformer组和1个3×3卷积层，每个增强型SwinTransformer组由6个增强型SwinTransformer块、1个细节增强卷积模块和1个带有残差连接的3×3卷积层组成； 2细节增强卷积模块包含5个并行布置的卷积层，分别为1个传统卷积层和4个差分卷积层，传统卷积层被用来获取强度级信息，差分卷积层被用来增强梯度级信息，最终将所有卷积层提取到的特征进行合并； 3增强型SwinTransformer块在标准SwinTransformer块的基础上加入了1个与基于窗口的多头自注意力模块并联的多维注意力卷积模块来提高网络的表示能力，该多维注意力卷积模块包括2个卷积层，2个卷积层之间有1个GELU激活函数，第2个卷积层后是1个多维协同注意力模块； 4多维协同注意力模块由3个并行的分支构成，分别获取不同维度上特征间的相互依赖关系，最终3个分支的输出被平均聚合，并利用各个维度的注意力权重进行调整从而获取更加精细的特征图； 步骤5：训练并测试所构建的增强型SwinTransformer超分辨率重建网络； 步骤6：利用训练好的增强型SwinTransformer超分辨率重建网络对待超分辨率重建零件的工业CT图像进行超分辨率重建，得到其高分辨率CT图像。

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