广东工业大学邓杰航获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法和装置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：CN120070180B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510130560.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法和装置是由邓杰航;黄泽鑫;顾国生;吴艳娟;张纯霖;陈泽昊;李梓亮;韩浩杰;陈旭东;黎凡;项德杰;江芡设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法和装置，该方法包括：S1：采集低分辨率图进行动态卷积，得到浅层特征；S2：将浅层特征输入到多尺度感知的空域特征计算模块，得到中层特征；S3：将上一特征输入到高频增强的频域特征计算模块，得到深层特征；S4：将深层特征进行卷积，得到加强特征；S5：将加强特征与原始输入特征融合，最终输出超分辨率图像。通过使用本发明，使得超分辨率后的图像含有更多高频信息和结构信息的纹理细节，而且计算量少，运行速度快。
本发明授权一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空域和频域的轻量化图像超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集图片，进行动态卷积，得到浅层特征； S2：将浅层特征输入到多尺度感知的空域特征计算模块，得到中层特征；S2包括以下步骤： S2.1：对浅层特征进行两次下采样操作： 上式中，代表倍数为n的图像下采样操作； S2.2：对3个不同尺寸下的特征进行通道注意力计算： 上式中，CAB为通道注意力模块，其具体计算方法为： 上式中，代表最大池化，代表矩阵乘法计算； S2.3：对上个步骤中3个计算结果中的2个进行图像上采样操作： 上式中，代表倍数为n的图像上采样操作； S2.4：将3个图像特征进行拼接，得到中层特征： 上式中，代表拼接操作； S3：将中层特征输入到高频增强的频域特征计算模块，得到深层特征； S4：将深层特征进行卷积，得到加强特征； S5：将加强特征与原始输入特征融合，最终输出超分辨率图像。
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