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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利计算机实现的图像处理方法、图像增强卷积神经网络和计算机产品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：CN115461777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202080003101.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权计算机实现的图像处理方法、图像增强卷积神经网络和计算机产品是由朱丹;陈冠男;段然设计研发完成，并于2020-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机实现的图像处理方法、图像增强卷积神经网络和计算机产品在说明书摘要公布了：提供了一种计算机实现的图像处理方法。计算机实现的图像处理方法包括：获得一对训练样本，该对训练样本包括具有第一清晰度的训练图像和具有第二清晰度的参考图像，所述第二清晰度大于所述第一清晰度，同一对中的所述训练图像的至少部分和所述参考图像的至少部分具有相同内容；将所述训练图像输入到所述图像增强卷积神经网络，以生成训练增强图像；将所述训练增强图像输入到边缘检测器中；由所述边缘检测器生成多个第一边缘图；将所述参考图像输入到所述边缘检测器中；由所述边缘检测器生成多个第二边缘图；以及调整所述图像增强卷积神经网络中的参数，以至少使所述一个或多个第一损失和第二损失最小化。

本发明授权计算机实现的图像处理方法、图像增强卷积神经网络和计算机产品在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的图像处理方法，包括： 将第一图像输入到训练好的图像增强卷积神经网络中； 通过所述训练好的图像增强卷积神经网络处理所述第一图像，以获得第二图像，所述第二图像的清晰度比所述第一图像的清晰度大； 其中，通过训练原始图像增强卷积神经网络获得所述训练好的图像增强卷积神经网络； 其中，训练所述原始图像增强卷积神经网络包括： 获得一对训练样本，该对训练样本包括具有第一清晰度的训练图像和具有第二清晰度的参考图像，所述第二清晰度大于所述第一清晰度，同一对中的所述训练图像的至少部分和所述参考图像的至少部分具有相同内容； 将所述训练图像输入到所述原始图像增强卷积神经网络，以生成训练增强图像； 将所述训练增强图像输入到边缘检测器中； 由所述边缘检测器生成多个第一边缘图； 将所述参考图像输入到所述边缘检测器中； 由所述边缘检测器生成多个第二边缘图； 基于所述多个第一边缘图和所述多个第二边缘图来计算一个或多个第一损失，基于所述多个第一边缘图中的相应一个和所述多个第二边缘图中的相应一个来计算所述一个或多个第一损失中的相应一个，所述多个第一边缘图中的所述相应一个和所述多个第二边缘图中的所述相应一个具有相同的尺度； 将所述训练增强图像与所述参考图像进行比较，以计算第二损失；以及 调整所述原始图像增强卷积神经网络中的参数，以至少使所述一个或多个第一损失和所述第二损失最小化； 其中，所述边缘检测器是边缘检测神经网络，所述边缘检测神经网络包括： 第一组卷积层、第一池化层、第一侧面层、第二组卷积层、第二池化层、第二侧面层、第三组卷积层、第三池化层、第三侧面层、第四组卷积层、第四池化层、第四侧面层、第五组卷积层和第五侧面层；各个所述侧面层包括依次连接的卷积层和反卷积层； 其中，所述第一组卷积层包括两个卷积层和两个激励层，所述两个卷积层中的每个包括64个3×3卷积核； 所述第二组卷积层包括两个卷积层和两个激励层，所述两个卷积层中的每个包括128个3×3卷积核； 所述第三组卷积层包括三个卷积层和三个激励层，所述三个卷积层中的每个包括256个3×3卷积核； 所述第四组卷积层包括三个卷积层和三个激励层，所述三个卷积层中的每个包括512个3×3卷积核；以及 所述第五组卷积层包括三个卷积层和三个激励层，所述三个卷积层中的每个包括512个3×3卷积核。

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