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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种基于真实退化的空间可变核感知盲超分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：CN116188265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310138622.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于真实退化的空间可变核感知盲超分重建方法是由董明刚;王彦;赵唯肖设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于真实退化的空间可变核感知盲超分重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间可变退化感知的遥感图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：S1：获取高分辨率遥感图像数据集；S2：构建图像退化模型；S3：构建空间可变退化感知的盲超分模型；S4：训练基于空间可变退化感知的遥感图像盲超分模型；S5：通过训练好的盲超分模型重建高分辨率遥感图像。本发明通过将盲超分辨率重建任务分解为退化过程和重建过程，一方面模拟图像复杂的退化过程，一方面考虑图像不同空间位置的退化情况，在扩大感知退化范围的同时评估更接近真实世界的退化核，避免产生严重的核估计偏差，实现更精确的遥感图像超分辨率重建。

本发明授权一种基于真实退化的空间可变核感知盲超分重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间可变退化感知的遥感图像超分辨率重建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1，获取高分辨率遥感图像数据集：训练数据集为NWPU-RESISC45数据集中31500张高质量未退化遥感图像； 步骤S2，构建图像退化模型：随机生成各项异性高斯模糊核和高斯白噪声，将高分辨率图像退化为低分辨率图像；将输入至核评估器和噪声评估器，获得退化核和噪声； 步骤S3，构建空间可变退化感知的盲超分模型：包含空间可变核评估子网、噪声等级评估子网和退化感知重建子网； 所述空间可变核评估子网经过模糊核提取层、权重评估层、掩膜聚合层，得到评估的真实模糊核，具体包括： 将所述低分辨率图像输入模糊核提取层中，利用核评估器对图像不同位置进行模糊核提取，形成候选模糊核特征； 将所述候选模糊核输入权重评估层中，利用GumbelSoftmax重参数操作，得到不同核权重形成核权重集合； 将所述核权重集合和候选模糊核进行掩膜聚合，得到评估的真实模糊核； 所述噪声等级评估子网中，输入图像先通过所述噪声评估器提取输入图像的噪声特征，再计算变量方差获得噪声等级； 所述退化感知重建子网包含特征提取模块、自适应退化感知模块和上采样模块；特征提取模块交替使用3个卷积层和2个LeakyReLU激活层，提取低分辨率图像的浅层特征；自适应退化感知模块负责估计多核退化信息并利用其恢复受损特征信息；上采样模型采样模块由PixelShuffle以及卷积层和LeakyReLu激活函数组成，通过卷积和多通道间的重组得到高分辨率图像； 步骤S4，训练基于空间可变退化感知的遥感图像超分辨率重建方法：设置超参数，使用Adam优化器更新网络参数使损失函数收敛至最小，完成模型训练； 步骤S5，通过训练好的盲超分模型重建高分辨率遥感图像：选择评价指标值最高的一组网络权重，保存为最优超分辨率重建模型，用于后期重建高分辨率遥感图像。

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