四川大学彭玺获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习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：CN115880153B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211607796.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习方法是由彭玺;缑元彪设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习方法，通过引入静态的图像结构先验和可学习的图像结构先验，联合指示训练过程中图像的像素分布，并基于此对每个像素进行重新加权，给予少数高频区域像素的损失函数值更大的学习权重，同时降低多数低频区域像素损失函数值的学习权重，实现能有效地平衡图像超分神经网络模型对不同区域像素的拟合程度，从而得到一个更加平衡的图像超分神经网络模型，根据本发明的图像超分神经网络模型输出超分辨率结果，能有效缓解图像超分中遇到的孪生拟合问题。
本发明授权一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向图像中像素分布不平衡的图像超分平衡学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取高分辨率图像对应的低分辨率图像，将低分辨率图像进行图像插值得到其对应的插值图像，并计算静态的图像结构先验； S2、通过图像超分神经网络模型获取低分辨率图像对应的超分结果，并计算可学习的图像结构先验； S3、将静态的图像结构先验和可学习的图像结构先验转换为逐像素的权重，并对图像的损失函数进行加权得到加权后的损失函数； S4、根据加权后的损失函数对图像超分神经网络模型进行优化，通过优化后的图像超分神经网络模型得到低分辨率图像对应的超分辨率结果，完成图像超分平衡学习。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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