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龙图腾网获悉荣耀终端有限公司申请的专利图像处理方法和电子设备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：CN117726734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310633856.1，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权图像处理方法和电子设备是由靳炯超;冯振华设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像处理方法和电子设备，该方法由电子设备执行，包括：获取电子设备的待显示图像，该待显示图像的分辨率为第一分辨率；对待显示图像进行降低分辨率处理，得到第一图像，该第一图像的分辨率为第二分辨率，第一分辨率大于第二分辨率；将第一图像输入神经网络模型进行图像超分辨率处理，得到第二图像，以及显示该第二图像，第二图像的分辨率为第一分辨率，且第二图像的画面质量优于待显示图像的画面质量。该方法中，经过神经网络模型所执行的图像超分辨率处理之后，可以对图像进行优化，改善画质、细节、物体和人物边缘等关键信息，提高如游戏场景下的画面质量。

本发明授权图像处理方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，所述方法由电子设备执行，其特征在于，所述电子设备搭建有GTX框架，所述GTX框架包括数据抓取模块、场景分析模块、算子优化模块、模型运算模块以及图像输出模块，所述电子设备还搭建有AP库和CP库，所述AP库和所述CP库集成有对图像进行图像超分辨率处理的神经网络模型的算法，所述方法包括： 所述数据抓取模块获取所述电子设备的待显示图像，所述待显示图像的分辨率为第一分辨率； 所述数据抓取模块向所述场景分析模块发送所述待显示图像； 所述场景分析模块对所述待显示图像进行文字识别； 若识别到所述待显示图像包含文字，则所述场景分析模块对所述待显示图像进行文字分离，得到分离的文字和仅包含图像的待显示图像； 所述场景分析模块向所述数据抓取模块发送所述仅包含图像的待显示图像； 所述数据抓取模块对所述仅包含图像的待显示图像进行降低分辨率处理，得到第一图像，所述第一图像的分辨率为第二分辨率，所述第一分辨率大于所述第二分辨率； 所述数据抓取模块向所述算子优化模块发送所述第一图像； 所述算子优化模块对所述第一图像进行插值放大操作，得到放大后的第一图像； 所述算子优化模块调用所述AP库，在CPU上执行将所述放大后的第一图像进行图像重排列的操作，得到按图像深度排列的多个小图像； 所述算子优化模块向所述模型运算模块发送多个小图像； 所述模型运算模块调用所述CP库，在嵌入式神经网络处理器NPU上采用神经网络模型对所述多个小图像进行图像超分辨率处理，得到所述多个小图像分别对应的输出结果； 所述模型运算模块向所述算子优化模块发送多个小图像对应的输出结果； 所述算子优化模块调用所述AP库，在所述CPU上执行对所述多个小图像对应的输出结果进行图像重排列的逆操作，得到第二图像； 所述算子优化模块向所述图像输出模块发送所述第二图像，所述场景分析模块向所述图像输出模块发送所述分离的文字； 所述图像输出模块将所述第二图像和所述分离的文字进行拼接，得到包含文字的第二图像，以及显示所述包含文字的第二图像，所述第二图像的分辨率为所述第一分辨率，且所述第二图像的画面质量优于所述待显示图像的画面质量； 其中，在所述采用神经网络模型对所述多个小图像进行图像超分辨率处理之前，所述方法还包括： 获取训练图像集，所述训练图像集包括输入图像和监督图像，所述监督图像的分辨率大于所述输入图像的分辨率； 将所述输入图像输入待训练的神经网络模型，得到输出图像； 计算所述输出图像与所述监督图像之间的损失，根据所述损失调整所述待训练的神经网络模型的网络参数，以训练得到所述神经网络模型，所述损失包括第一损失、第二损失、第三损失和第四损失； 所述第一损失表征所述输出图像对应的多个向量矩阵与所述监督图像对应的多个向量矩阵之间的误差，所述第二损失表征所述输出图像的特征与所述监督图像的特征之间的误差，所述第三损失表征所述输出图像中所包含的对象的边缘特征与所述监督图像中所包含的对象的边缘特征之间的误差，所述第四损失表征所述输出图像中像素点的像素值与所述监督图像中像素点的像素值之间的误差。

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