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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于条件扩散模型的偏振图像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：CN119648533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411720966.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于条件扩散模型的偏振图像超分辨率重建方法是由陈瑞品;关超;陈玉彬;王馨设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件扩散模型的偏振图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件扩散模型的偏振图像超分辨率方法，包括以下步骤：步骤一、搭建主动成像系统，拍摄目标物清晰的高分辨率偏振图像；步骤二、使用双三次下采样的插值方法将目标物的高分辨率图像退化为低分辨率图像；根据扩散模型生成图像的思想，结合低频信息提取模块和高频信息提取模块，以及残差卷积模块和自注意力机制模块构建了条件扩散网络模型，建立数据集，充分利用图像的偏振信息，对网络进行训练使其能够根据输入的低分辨率偏振图像和服从标准正态分布的噪声图像输出高分辨率图像，使用该条件扩散模型对低分辨率图像进行超分可以取得良好的增强效果，且在多种环境下都能够保持稳定的性能。

本发明授权一种基于条件扩散模型的偏振图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的偏振图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、搭建主动成像系统，拍摄目标物清晰的高分辨率偏振图像； 步骤二、使用双三次下采样的插值方法将目标物的高分辨率图像退化为低分辨率图像，制作数据集，按照7：2：1的比例分为训练集、验证集、测试集； 步骤三、根据扩散模型生成图像的思想，构建条件扩散神经网络，整体的网络结构按照U型设计，高分辨率偏振图像加入一定程度与时间相关联的随机高斯噪声，将低分辨率偏振图像进行计算得到DOLP图像，低分辨率图像与DOLP图像分别经过低频特征提取模块和高频特征提取模块得到两个特征图，将二者在通道上拼接构成新的特征图向量，将特征图向量和加过噪声的高分辨率偏振图像联合输入网络；首先经过四个编码器，在编码器中包含两个残差卷积模块、两个自注意力机制模块和一个下采样模块，以提取特征，再通过四个解码器进行上采样，解码器包含两个残差卷积模块、两个自注意力机制模块和一个上采样模块，每个编码器和解码器都嵌入一个与加入噪声程度相关联的时间参数，用于提示网络需要去噪的程度，网络在训练阶段输出一个预测噪声，将预测噪声与标准高斯噪声做均方误差损失以优化网络； 步骤四、对网络进行训练，使用步骤二中得到的数据集对步骤三所构建的条件扩散模型进行训练使其能够根据输入的低分辨率偏振图像以及服从标准正态分布的高斯噪声图像输出对应的高分辨率图像； 步骤五、对低分辨率偏振图像进行超分辨率重建。

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