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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于Mamba及变体的深度图超分辨率方法与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：CN121073774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511613123.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于Mamba及变体的深度图超分辨率方法与系统是由左一帆;王智;邵强;陈俊杰;陈强;鄢杰斌;方玉明设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba及变体的深度图超分辨率方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Mamba及变体的深度图超分辨率方法与系统，该方法包括：对高分辨率图像数据集进行处理以得到高分辨率纹理图像和低分辨率深度图像；对高分辨率纹理图像和低分辨率深度图像进行浅层特征提取，以得到纹理图像浅层特征和深度图像浅层特征；对纹理图像浅层特征和深度图像浅层特征进行深层特征提取，以得到深层引导特征和深层深度特征；对深层引导特征和深层深度特征进行融合处理，以得到高分辨率引导特征和低分辨率深度特征；对高分辨率引导特征和低分辨率深度特征进行处理，以得到超分辨率重建图像。本发明在面对图像token和深度token融合需求时，能够有效实现跨模态的信息交互。

本发明授权基于Mamba及变体的深度图超分辨率方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba及其变体的深度图超分辨率方法，其特征在于，所述方法通过重建模型实现，重建模型包括图像处理模块、编码器模块以及解码器模块，利用重建模型生成超分辨率重建图像的具体步骤包括： 步骤1、将高分辨率图像数据集输入重建模型，通过图像处理模块对高分辨率图像数据集进行处理以得到高分辨率纹理图像和低分辨率深度图像； 步骤2、将高分辨率纹理图像和低分辨率深度图像输入至编码器模块进行浅层特征提取，以得到纹理图像浅层特征和深度图像浅层特征； 步骤3、利用编码器模块对纹理图像浅层特征和深度图像浅层特征进行深层特征提取，以得到深层引导特征和深层深度特征，具体步骤如下： 编码器模块中的深层特征提取模块包含一个Transformer组和一个VMamba组；其中，Transformer组中包含SwinTransformer和Restormer；VMamba组包含VMamba和通道VMamba； 将纹理图像浅层特征依次经过SwinTransformer处理和Restormer处理后，再与纹理图像浅层特征进行残差连接，以得到Transformer组的输出； 将Transformer组的输出依次经过VMamba处理和通道VMamba处理后，再与Transformer组的输出进行残差连接，以得到VMamba组的输出，将VMamba组的输出作为深层特征提取模块的输出； 在引导特征提取分支中，将深层特征提取模块的输出作为深层引导特征； 将上一层深层引导特征作为下一层深层引导特征的输入，连续通过四层深层特征提取模块的处理，以得到第一层深层引导特征、第二层深层引导特征、第三层深层引导特征和第四层深层引导特征； 在深度超分辨率分支中，对深度图像浅层特征进行与纹理图像浅层特征同样的处理过程，以得到第一层深层深度特征、第二层深层深度特征、第三层深层深度特征和第四层深层深度特征； 其中，通道VMamba包含通道Mamba模块，通道Mamba模块接收中间特征，通过可变大小的窗口划分空间维度，将每个窗口视为supertoken，通过重塑操作将中间特征转换为，其中为新的通道维度，为新的序列长度；其中，为中间特征的高度，为中间特征的宽度，为中间特征的通道数；将重塑后的supertoken特征展平为一维序列，将传统Mamba的空间维度扫描改为通道维度扫描，按照的序列长度逐元素处理以建模通道间的依赖，同时对不同的生成的序列，通过MLP层将序列长度对齐至的长度；将通道扫描后的一维序列逆重塑为supertoken空间结构，再按原来窗口规则拆分为空间像素，通过状态空间模型和逆转置恢复为的特征图； 步骤4、利用编码器模块对深层引导特征和深层深度特征进行融合处理，以得到高分辨率引导特征和低分辨率深度特征； 步骤5、将高分辨率引导特征和低分辨率深度特征输入至解码器模块进行处理，以得到超分辨率重建图像。

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