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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法和系统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：CN121258798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511821529.4，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法和系统是由刘立成;刘家俊;张祺彬;刘欣鑫设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法和系统，首先，空间分支和频域分支分别提取输入低分辨率人脸图像的空间浅层特征和频域浅层特征。随后，这些特征输入级联的深度交互模块，依次进行多尺度特征提取、基于跨模态注意力机制的空间‑频域特征交互以及多尺度特征聚合，以捕获深层结构与细节特征。接着，融合浅层与深层特征，通过重建模块分别输出频域和空间域超分辨率图像。采用结合空间和频域像素损失及频域损失的组合损失函数进行监督。该方法通过频域保持结构一致性并恢复高频细节，多尺度模块减轻模糊伪影，跨模态交互实现高效特征融合，显著提升了重建图像的清晰度、真实感和整体视觉质量。

本发明授权一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度多特征交互学习的人脸图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：构建空间-频域多尺度特征交互学习网络，包括空间-频域浅层特征提取模块、多尺度深度交互特征提取模块和图像重建模块； S200：获取低分辨率人脸图像，通过空间-频域浅层特征提取模块中的空间分支的卷积层提取空间浅层特征，通过频域分支的频率特征提取模块提取频域浅层特征； S300：将空间浅层特征和频域浅层特征输入至多个级联的深度交互特征提取模块，依次执行多尺度特征提取、空间-频率特征交互及多尺度特征聚合操作，以捕获更深层的结构与细节特征，输出深层交互空间特征和深层交互频域特征；S300中深度交互特征提取模块包括多尺度特征提取模块、空间-频率特征交互模块和多尺度特征聚合模块； 多尺度特征提取模块，对输入特征进行三层下采样，每层下采样通过Bicubic操作实现，并连接1×1卷积层和LeakyReLU激活函数，根据不同的下采样因子，三条分支分别生成全局语义特征、局部边缘特征及细节纹理特征； 空间-频率特征交互模块，通过特征融合单元对空间特征和频域特征进行门控预融合，基于多头自注意力机制计算空间特征、频率特征以及融合特征之间的跨模态相关性，通过Softmax函数生成权重矩阵，加权聚合多模态特征，最终输出深层交互特征； 多尺度特征聚合操作，对多尺度交互特征逐层进行Bicubic上采样，以聚合不同尺度的特征图； S400：分别融合空间浅层特征和深层交互空间特征，融合频域浅层特征和深层交互频域特征，经图像重建模块中的卷积层和像素重排层得到频域超分辨率人脸图像和空间域超分辨率人脸图像； S500：采用包含空间和频域分支输出的像素级损失以及频域损失的组合损失函数监督网络训练，当达到预设的结束条件时，得到训练后的网络，基于训练后的网络对实时获取的低分辨率人脸图像进行重建。

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