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龍圖騰網恭喜大連理工大學申請的專利一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112927137B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110251126.6，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法、設備及存儲介質是由雷娜;李澤增;鄭曉朋;王勝法;羅鐘鉉設計研發完成，并于2021-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開涉及一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法、設備及存儲介質。該方法包括估計自然圖像退化過程中的圖像退化模型參數，其中所述圖像退化模型參數包括卷積核池和噪聲池；根據所述圖像退化模型參數建立低分辨率?高分辨率的配對圖像數據集；利用所述配對圖像數據集來訓練和優化圖像生成器；以及基于所述配對圖像數據集和所述圖像生成器來訓練和優化圖像判別器，以獲得盲超分辨率圖像。本公開通過自然圖像的退化模型來估計模型參數，以便建立配對數據集，進而用于訓練和優化圖像生成器和判別器，從而能夠獲得盲超分辨率圖像，極大地提高了超分辨率圖像的質量。

本發明授權一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種用于獲取盲超分辨率圖像的方法，其特征在于，包括：估計自然圖像退化過程中的圖像退化模型參數，其中所述圖像退化模型參數包括卷積核池和噪聲池；根據所述圖像退化模型參數建立低分辨率-高分辨率的配對圖像數據集；在二次Wasserstein距離的約束下，將低分辨率圖像輸入圖像生成器來生成偽高分辨率圖像，以獲得所述圖像生成器的損失函數；基于所述損失函數來訓練圖像生成器；將偽高分辨率圖像和真高分辨率圖像輸入圖像判別器，以便獲取判別分值；利用線性規劃和深度神經網絡確定所述判別分值的數值解；以及基于最優傳輸原理和經數值解確定的二次Wasserstein距離來訓練和優化圖像判別器，以獲得盲超分辨率圖像；其中，估計自然圖像退化過程中的圖像退化模型參數包括：構建所述自然圖像中由高分辨率圖像到低分辨率圖像退化的圖像退化模型；利用線性卷積網絡學習所述圖像退化模型中的每個所述自然圖像的模糊核，以估計模糊核池；以及根據相對方差選擇和子塊劃分來提取所述圖像退化模型中的所述自然圖像的噪聲分布，以估計噪聲池；其中，噪聲分布的提取公式包括： 其中，為圖像塊，為選自圖像塊中的局部圖像子塊，和分別為均值運算和方差運算，μ和γ表示經驗參數，vmax表示最大方差閾值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大連理工大學，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市甘井子區凌工路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。