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龙图腾网获悉四川大学;遂宁立讯精密工业有限公司申请的专利一种基于局部特征的任意尺度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：CN119648523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311183243.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于局部特征的任意尺度图像超分辨率重建方法是由陈洪刚;赵瑶谦;滕奇志;何小海;卿粼波;卿锐设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部特征的任意尺度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局部特征的任意尺度图像超分辨率重建方法。本发明设计了两个高效的即插即用模块，可以与现有的固定尺度超分辨率网络相结合，以实现任意尺度的超分辨率任务。其中，尺度感知特征自适应模块SLFAM通过生成尺度感知特征自适应动态卷积核来解决特征提取过程中对尺度和图像局部结构缺乏适应性的问题；局部特征自适应上采样模块LFAUM在上采样重建过程中将尺度信息、投影位置坐标、局部特征和感受野偏移等多种信息融合生成可变形上采样卷积核，实现任意尺度上采样重建的功能。本发明主要应用于图像超分辨率重建技术领域，在遥感卫星图像、医学图像、安防监控等领域中具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于局部特征的任意尺度图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征的任意尺度图像超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤： 1对于尺度感知局部特征自适应模块SLFAM，将垂直方向上的尺度因子rh、水平方向上的尺度因子rw和低分辨率特征FLR相连接作为输入，经过注意力模块处理后得到K个动态注意力权重πk；动态注意力权重πk经过动态权重生成器的处理，得到尺度感知特征自适应动态权重；动态权重生成器包括K个并列的卷积核，与学习到的动态注意力权重πk加权后得到一个聚合卷积核，即尺度感知特征自适应动态权重，过程可表示为： 其中，FLR表示低分辨率特征，Wk和bk表示动态权重生成器中第K个卷积核的权重和偏置，πk是其对应的动态注意力权重；πk满足以下范围： 0≤πkFLR,rh,rw≤13 2将聚合的单个卷积核分解为逐通道卷积核dw和逐点卷积核pw，可以表示为： dw＝fd1ConcatFLR,rh,rw5 pw＝fd2ConcatFLR,rh,rw6 其中，rh、rw表示垂直和水平两个方向上的尺度因子，fd1·和fd2·表示动态权重生成器的处理过程；得到逐通道卷积核dw和逐点卷积核pw之后，低分辨率特征特征分别与之作卷积，SLFAM的输出特征F'LR可以表示为： F'LR＝FLR*dw*pw7 3对于局部特征自适应上采样模块LFAUM，将垂直方向上的尺度因子rh、水平方向上的尺度因子rw、相对位置坐标Rx、Ry和经展开与坐标映射操作后的高分辨率特征FHR相连接作为输入，经过权重预测模块后生成尺度感知的局部自适应上采样卷积核权重W；过程可以表示为： W＝fConcatFHR,P8 其中，f·表示权重预测模块，具体为两个1×1的卷积和一个激活函数ReLU；P是位置矩阵，由四个部分组成：垂直方向上的尺度因子rh、水平方向上的尺度因子rw、垂直方向相对位置Ry和水平方向相对位置Rx，获得相对位置坐标的过程可以表示为： 其中，Lx和Ly表示绝对位置坐标，计算方式为： 相对位置坐标Rx和Ry通过计算Lx和Ly到最近的低分辨率图像坐标的相对位置偏移量获得，它们的值被限制在[0,1]；将垂直方向上的尺度因子rh和方向上的尺度因子水平rw取为倒数的目的是将数据映射到[0,1]，与输入图像数据大小一致； 4根据经展开与坐标映射操作后的高分辨率特征FHR与垂直方向上的尺度因子rh、水平方向上的尺度因子rw，学习步骤3中上采样卷积核权重W的感受野偏移量δpn与调制系数Δmp，其中n＝1,2,...,N；N为感受野方形网格R中的点数；并使上采样感受野根据图像内容和局部纹理自适应地改变范围与方向，得到可变形上采样卷积核，再与经过插值后的高分辨率特征FHR进行卷积操作，生成最终的超分辨率图像； 5尺度感知局部特征自适应模块SLFAM和局部特征自适应上采样模块LFAUM均能够以即插即用的方式与现有固定尺度超分辨率网络结合，其中，尺度感知局部特征自适应模块SLFAM串联插入到每个骨干模块后，作尺度感知特征提取，局部特征自适应上采样模块LFAUM替换原有上采样模块，实现任意尺度上采样重建的功能。

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