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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于深度学习的视频超分辨率重建方法、系统及介质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：CN115564655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211392882.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于深度学习的视频超分辨率重建方法、系统及介质是由季栋浩;潘金山设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的视频超分辨率重建方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的视频超分辨率重建方法、系统及介质，特别涉及视频处理技术领域。所述方法包括：将待处理视频的各帧输入超分模型得到所述待处理视频各帧对应的超分辨率图像；根据所述待处理视频各帧图像对应的超分辨率图像得到所述待处理视频对应的超分辨率视频，超分模型为以待训练视频为输入，以所述待训练视频对应的超分辨率视频为输出，以频率损失函数最小为目标对BasicVSR模型进行训练得到的；所述BasicVSR模型的前向分支和后向分支均包括GDFN模块。本发明可提高高分辨率视频图像的质量。

本发明授权基于深度学习的视频超分辨率重建方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 构建超分模型；所述超分模型为以待训练视频各帧对应的图像为输入，以所述待训练视频各帧对应的超分辨率图像为输出，以频率损失函数最小为目标对BasicVSR模型进行训练得到的；所述BasicVSR模型的前向分支和后向分支均包括GDFN模块；所述BasicVSR模型包括前向分支、后向分支和上采样分支；所述前向分支的输出端与所述后向分支的输出端均与所述上采样分支的输入端连接；所述前向分支包括N个前向传播模块；所述后向分支包括N个后向传播模块；所述上采样分支包括N个上采样传播模块；N为大于1的正整数；所述前向传播模块和所述后向传播模块均包括光流估计模块、空间扭曲模块和深度残差块，所述光流估计模块、所述空间扭曲模块、所述GDFN模块和所述深度残差块依次连接； 获取待处理视频； 将所述待处理视频的各帧图像输入所述超分模型得到所述待处理视频各帧图像对应的超分辨率图像； 根据所述待处理视频各帧图像对应的超分辨率图像得到所述待处理视频对应的超分辨率视频。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号南京理工大学；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”。

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