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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學(深圳)申請的專利一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法及裝置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：CN115205112B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202210675580.9，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法及裝置是由李穎;匡慈維;徐勇設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提供了一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法及裝置，通過獲取樣本圖像和初始超分辨率模型；確定樣本圖像的關鍵點，并對高分辨率圖像和低分辨率圖像中的關鍵點進行一一配對，生成配準圖像對數據集；依據復雜退化模型確定配準圖像對數據集中低分辨率圖像與退化圖像的第一關系參數；依據初始超分辨率模型確定通過退化圖像生成的超分辨率圖像與配準圖像對數據集中高分辨率圖像的第二關系參數；依據第二關系參數和初始超分辨率模型建立目標模型。通過高低分辨率圖像對與復雜退化模型相結合，覆蓋廣闊的退化空間，提升網絡模型的泛化性，超分辨率模型具有泛化性強、應用廣泛的特點，可用于多種真實場景下的自然圖像超分。

本發明授權一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種真實復雜場景圖像超分辨率的模型訓練方法，所述模型訓練方法應用于對真實復雜場景圖像進行超分辨率處理，其特征在于，所述方法包括：獲取樣本圖像和初始超分辨率模型；其中，所述樣本圖像包括高分辨率圖像和低分辨率圖像；確定所述樣本圖像中具有尺寸不變性的關鍵點，并對所述高分辨率圖像和所述低分辨率圖像中的關鍵點進行一一配對，生成配準圖像對數據集；依據復雜退化模型確定所述配準圖像對數據集中低分辨率圖像與退化圖像的第一關系參數；具體地，依據第一預設概率產生的模糊核對所述配準圖像對數據集中低分辨率圖像進行退化；其中，所述模糊核包括各向同性高斯模糊核和各向異性高斯模糊核；依據第二預設概率產生的下采樣對所述配準圖像對數據集中低分辨率圖像進行退化；其中，所述下采樣包括最鄰近下采樣、雙線性下采樣以及雙三次下采樣；依據第三預設概率產生的高斯噪聲、第四預設概率產生的泊松噪聲以及第五預設概率產生的JPEG壓縮噪聲對所述配準圖像對數據集中低分辨率圖像進行退化；依據所述初始超分辨率模型確定通過所述退化圖像生成的超分辨率圖像與所述配準圖像對數據集中高分辨率圖像的第二關系參數；依據所述第二關系參數和所述初始超分辨率模型建立目標模型。

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(深圳)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區西麗大學城哈工大(深圳)信息樓；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”。