北京大觥科技有限公司李昊获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大觥科技有限公司申请的专利图像超分辨率模型训练方法和图像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：CN113870116B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202111217649.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权图像超分辨率模型训练方法和图像重建方法是由李昊设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像超分辨率模型训练方法和图像重建方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种图像超分辨率模型训练方法和图像重建方法，该方法包括：获取第一图像以及对第一图像进行分辨率降低处理后得到的第二图像；通过超分辨率模型对第二图像进行重建，以得到第三图像；其中，第三图像的分辨率和第二图像的分辨率匹配；通过与具有目标子像素排列结构的显示屏相对应的子像素排列模拟器，对第三图像进行向显示屏的像素映射处理，以得到第四图像；根据第四图像和第一图像，确定感知损失函数；根据感知损失函数，对超分辨率模型进行模型训练。应用本方案的模型训练方法训练得到的超分辨率模型，对图像进行重建，在具有目标子像素排列结构的显示屏上显示时，有更好的清晰度和纹理质感，能够提升图像的视觉效果。
本发明授权图像超分辨率模型训练方法和图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种图像超分辨率模型训练方法，其特征在于，包括： 获取第一图像以及对所述第一图像进行分辨率降低处理后得到的第二图像； 通过超分辨率模型对所述第二图像进行重建，以得到第三图像；其中，所述第三图像的分辨率和所述第二图像的分辨率匹配； 通过与具有目标子像素排列结构的显示屏相对应的子像素排列模拟器，对所述第三图像进行向所述显示屏的像素映射处理，以得到第四图像； 根据所述第四图像和所述第一图像，确定感知损失函数； 根据所述感知损失函数，对所述超分辨率模型进行模型训练； 其中，对所述第三图像进行向所述显示屏的像素映射处理，以得到第四图像，包括： 利用所述子像素排列模拟器通过卷积对所述第三图像进行特征提取，得到特征图像，对所述特征图像进行像素重组，得到所述目标子像素排列结构的第四图像；其中，在进行特征提取时，不引入额外的固定偏移量，且根据所述目标子像素排列结构设置卷积参数值。
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