中国科学院深圳先进技术研究院陈翔宇获国家专利权
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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一种基于图像预训练策略的图像超分辨率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：CN114998099B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210464719.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于图像预训练策略的图像超分辨率方法是由陈翔宇;王鑫涛;周建涛;董超设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像预训练策略的图像超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像预训练策略的图像超分辨率方法。该方法包括：采集目标图像；将目标图像输入到经训练的图像超分辨率模型，输出超分辨率图像，所述图像超分辨率模型依次包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和高分辨率重建模块，其中，浅层特征提取模块针对输入的目标图像提取浅层特征，深层特征提取模块采用通道注意力机制和自注意力机制提取多层次的中间特征，高分辨率重建模块以来自于深层特征提取模块的输出特征以及经由残差连接传递的来自于浅层特征提取模块的输出特征作为输入，获得相对于输入目标图像的高分辨率图像。本发明无论是在数值指标还是视觉效果方面，都提升了图像超分辨率的性能，并且通用性强。
本发明授权一种基于图像预训练策略的图像超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像预训练策略的图像超分辨率方法，包括以下步骤： 采集目标图像； 将目标图像输入到经训练的图像超分辨率模型，输出超分辨率图像，所述图像超分辨率模型以输入为参考依次包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和高分辨率重建模块，其中，浅层特征提取模块针对输入的目标图像提取浅层特征，深层特征提取模块采用通道注意力机制和自注意力机制提取多层级的中间特征，高分辨率重建模块以来自于深层特征提取模块的输出特征以及经由残差连接传递的来自于浅层特征提取模块的输出特征作为输入，获得相对于输入目标图像的高分辨率图像，其中，深层特征提取模块包括重叠的交叉注意力模块，该重叠的交叉注意力模块计算注意力时，使用标准的窗口划分方式获得询问，使用有重叠的窗口划分方式得到键和值。
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