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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);清华大学申请的专利基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法、设备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：CN120746839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511263037.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法、设备及介质是由张盛平;季向阳;于玮;柳青林;吕晓倩设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法、设备及介质，方法包括：将低分辨率红外图像输入浅层卷积层，通过特征提取输出初始图像特征；通过关键信息融合，输出融合了长程依赖关系的融合特征；通过多尺度卷积捕获热扩散粒度特征，并通过状态空间方程进行建模，输出状态空间特征；进行特征增强，输出特征增强后的状态空间特征；聚合长程上下文信息，输出增强的全局特征；进行局部细节细化，并通过子像素卷积层进行上采样，输出重建的高分辨率红外图像。在保持低计算复杂度的同时，实现了高保真度的红外图像超分辨率重建，适用于对实时性要求较高的应用场景。

本发明授权基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的红外图像超分辨率方法，其特征在于，包括： 将低分辨率红外图像输入浅层卷积层，通过特征提取输出初始图像特征； 将所述初始图像特征输入空间注意力模块，通过关键信息融合，输出融合了长程依赖关系的融合特征；具体包括：将所述初始图像特征输入空间注意力模块，通过深度可分离卷积并行生成查询向量、键向量和值向量，并计算所述初始图像特征对应的各像素点之间的余弦相似度；根据所述余弦相似度选取最高的多个关键区域对应的关键信息，得到注意力权重矩阵；将所述注意力权重矩阵，与所述初始图像特征对应的值向量作为输入，通过加权聚合，输出融合了长程依赖关系的融合特征； 将所述融合特征输入门控状态空间模块，通过多尺度卷积捕获热扩散粒度特征，并通过状态空间方程进行建模，输出状态空间特征；具体包括：将所述融合特征输入门控状态空间模块，通过多个尺度的卷积操作，分别对所述融合特征进行卷积操作，得到对应的中间特征； 将多个尺度对应的中间特征进行拼接，得到多尺度的融合特征，作为热扩散粒度特征；根据所述热扩散粒度特征的尺寸，重塑为特征序列； 通过状态空间方程进行建模，得到状态空间模型；将所述特征序列输入所述状态空间模型，对所述特征序列中的各元素进行处理，得到输出序列，并将所述输出序列重塑，得到状态空间特征； 将所述状态空间特征输入非线性门控单元进行特征增强，输出特征增强后的状态空间特征； 将所述特征增强后的状态空间特征作为输入，通过多级高效状态空间组迭代处理，聚合长程上下文信息，输出增强的全局特征； 将所述全局特征输入残差局部特征块进行局部细节细化，并通过子像素卷积层进行上采样，输出重建的高分辨率红外图像。

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哈尔滨工业大学(威海);清华大学，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路2号；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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