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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利深度图像像素增强方法、装置及计算机可读存储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：CN114445277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111538003.7，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权深度图像像素增强方法、装置及计算机可读存储介质是由欧勇盛;熊荣;郭嘉欣;江国来;徐升;王志扬;赛高乐;刘超;郑雷雷设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度图像像素增强方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度图像像素增强方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理图像和彩色引导图像；其中，所述彩色引导图像为所述待处理图像的彩色图像，且所述彩色引导图像的分辨率高于所述待处理图像；对所述待处理图像进行预处理，以得到预处理图像；将所述预处理图像输入目标卷积网络，以得到第一特征图像；将彩色引导图像输入引导卷积网络，以得到第二特征图像；基于所述第一特征图像、所述第二特征图像以及待处理图像，得到像素增强后的图像。通过上述方式，本申请能够对低分辨率的图像进行像素增强，提高图像质量。

本发明授权深度图像像素增强方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度图像像素增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理图像和彩色引导图像；其中，所述彩色引导图像为所述待处理图像的彩色图像，且所述彩色引导图像的分辨率高于所述待处理图像； 对所述待处理图像进行预处理，以得到预处理图像； 将彩色引导图像输入引导卷积网络，以得到第一特征图像； 将所述预处理图像输入目标卷积网络，以得到第二特征图像；其中，所述目标卷积网络区别于所述引导卷积网络； 将所述第一特征图像和第二特征图像输入预测网络，输出预测图像，包括：根据第一特征图像计算述像素自适应卷积模块的自适应卷积核；利用所述自适应卷积核和所述目标卷积网络最后一层的权重矩阵对所述第二特征图像进行加权处理，并对加权结果添加偏置项，以得到所述预测图像；其中，所述预测网络包括所述像素自适应卷积模块；所述预测网络区别于所述引导卷积网络和所述目标卷积网络； 基于所述预测图像和所述待处理图像，得到像素增强后的图像； 其中，所述自适应卷积核通过高斯核函数确定，具体如下： 其中，、为分别为所述第一特征图像上的像素点在所述自适应卷积核中对应位置的像素值，所述自适应卷积核的尺寸为5×5； 其中，所述预测图像根据以下公式得到： 其中，是所述第二特征图像上的像素点在所述像素自适应卷积模块权重矩阵相应位置的值，是所述第二特征图像上像素点的像素值，是偏置项，表示像素i周围5×5的卷积窗口尺寸，表示所述预测图像中对应像素i位置的像素值。

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