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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种智能侦察装备的自适应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：CN119850421B 。

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：202510024416.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种智能侦察装备的自适应图像超分辨率重建方法是由程良伦;石家辉;王卓薇设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能侦察装备的自适应图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，提出一种智能侦察装备的自适应图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：通过智能侦察装备采集低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入经过训练的退化模型中进行特征提取，得到第一退化特征；将所述低分辨率图像进行无参考图像质量评估，得到图像的退化类型和退化程度后将其映射成向量，得到第二退化特征；将所述第一退化特征和第二退化特征进行特征融合，得到综合退化向量特征；将所述低分辨率图像和所述综合退化向量特征输入基于深度可分离卷积的超分辨率重建模型中进行处理，得到重建的高分辨率图像；其中，所述超分辨率重建模型根据所述综合退化向量特征进行网络层数的自适应调整。

本发明授权一种智能侦察装备的自适应图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种智能侦察装备的自适应图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过智能侦察装备采集低分辨率图像； 将所述低分辨率图像输入经过训练的退化模型中进行特征提取，得到第一退化特征； 将所述低分辨率图像进行无参考图像质量评估，得到图像的退化类型和退化程度后将其映射成向量，得到第二退化特征； 将所述第一退化特征和第二退化特征进行特征融合，得到综合退化向量特征； 将所述低分辨率图像和所述综合退化向量特征输入基于深度可分离卷积的超分辨率重建模型中进行处理，得到重建的高分辨率图像；其中，所述超分辨率重建模型根据所述综合退化向量特征进行网络层数的自适应调整； 所述超分辨率重建模型的训练过程包括以下步骤： 采集高分辨率图像样本，对所述高分辨率图像样本进行随机退化操作得到低分辨率图像样本，构造HR-LR图像对作为训练数据； 将经过随机退化操作得到的低分辨率图像样本输入退化模型中进行特征提取，得到隐式退化特征； 将经过随机退化操作得到的低分辨率图像样本相应的退化操作记录及其退化参数作为显式退化特征； 将隐式退化特征和显式退化特征进行特征融合，得到综合退化向量特征并将其与所述低分辨率图像样本输入所述超分辨率重建模型中进行训练，得到完成训练的超分辨率重建模型。

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