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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學申請的專利一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法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：CN116051375B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202310000876.5，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法是由江俊君;吳剛;劉賢明設計研發完成，并于2023-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法。與一般的3×3卷積相比，逐點卷積包含的參數更少，計算成本也更低，但缺失了局部特征融合這一關鍵特性。為了解決這個問題，本發明通過空間移位操作擴展了逐點卷積，通過特征聚合使其具有了特征聚合的能力，而且空間移位操作沒有額外計算成本。基于移位卷積，本發明替換標準殘差結構中的3×3卷積，并提出了移位殘差單元。通過堆疊不同規模的移位殘差單元實現了不同模型大小的移位卷積網絡SCNet。最后在多個公開測試數據集上結果表明本發明提出的SCNet方法均取得了最好的結果。此外，本發明也通過詳細的消融分析，驗證了本發明提出的不同模塊的有效性。

本發明授權一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法在權利要求書中公布了：1.一種基于全逐點卷積的輕量級圖像超分辨率方法，其特征在于：所述方法具體為：引入了空間移位操作，對逐點卷積提取后的特征，沿著通道方向拆分到不同組，并對不同組特征沿著不同空間方向進行移動，移動后的特征在通道方向上實現了與近鄰像素特征的集成；把逐點卷積和空間移位操作統稱為移位卷積，移位卷積擁有逐點卷積中極低的參數量和計算量，同時也可以進行有效的局部特征聚合；基于移位卷積得到殘差結構單元，進一步地堆疊該殘差結構單元得到了輕量級的圖像超分辨率網絡架構：移位卷積網絡SCNet；所述SCNet包括淺層特征提取、深層特征提取和高分辨率圖像重建模塊；給定一個低分辨率圖像ILR，首先利用淺層特征提取器fs將其映射到指定的隱層特征空間，得到特征圖Fs＝fsILR，接著，淺層特征圖通過深層特征提取器fd，提取深層特征圖Fd＝fdFs，最后，使用高分辨圖像重建模塊fu對深層特征進行上采樣，獲得最終的超分辨率結果ISR＝fuFd。

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哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92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”。