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龍圖騰網(wǎng)恭喜長(zhǎng)春理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119624777B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411754630.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法是由高凱;楊航;王春陽;于國棟;韓登;郭金鑫;李國寧;蔣一純?cè)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集；構(gòu)建退化池；訓(xùn)練對(duì)比編碼器；構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型；訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明的技術(shù)方案設(shè)計(jì)了對(duì)比編碼器的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方式，分別從結(jié)構(gòu)和退化兩個(gè)維度生成具有判別性的特征表示，并據(jù)此表示調(diào)制紅外超分辨率網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)具體超分任務(wù)，能夠有效提升現(xiàn)有超分網(wǎng)絡(luò)在退化適應(yīng)性、結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)恢復(fù)、生成圖像質(zhì)量以及特征表達(dá)判別性方面的能力，解決傳統(tǒng)超分網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜退化和細(xì)節(jié)恢復(fù)不足上的瓶頸；以實(shí)現(xiàn)針對(duì)真實(shí)世界低質(zhì)量紅外圖像的超分，進(jìn)而提升紅外圖像的質(zhì)量，特別是增強(qiáng)紅外圖像的細(xì)節(jié)和對(duì)比度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：獲取紅外圖像數(shù)據(jù)集一和數(shù)據(jù)集二，對(duì)數(shù)據(jù)集一和數(shù)據(jù)集二進(jìn)行圖像增廣，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，其中，數(shù)據(jù)集一用于訓(xùn)練對(duì)比編碼器以生成判別性對(duì)比表示，數(shù)據(jù)集二用于訓(xùn)練調(diào)制超分網(wǎng)絡(luò)；步驟2，構(gòu)建退化池：構(gòu)建包含對(duì)比度退化、分辨率退化、模糊退化和噪聲退化四個(gè)退化因子的退化池；步驟3，訓(xùn)練對(duì)比編碼器：訓(xùn)練結(jié)構(gòu)對(duì)比編碼器和退化對(duì)比編碼器，生成結(jié)構(gòu)對(duì)比表示和退化對(duì)比表示；步驟4，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型：網(wǎng)絡(luò)模型包括退化池、生成器、鑒別器、退化對(duì)比編碼器和結(jié)構(gòu)對(duì)比編碼器，生成器和退化對(duì)比編碼器、結(jié)構(gòu)對(duì)比編碼器構(gòu)成調(diào)制超分網(wǎng)絡(luò)；生成器包括淺層特征調(diào)制提取塊、特征調(diào)制提取組和重建塊，特征調(diào)制提取組包括特征調(diào)制提取塊和前饋網(wǎng)絡(luò)，特征調(diào)制提取塊分為局部特征提取支路和非局部特征提取支路，并引入調(diào)制注意力塊調(diào)整局部特征和非局部特征；鑒別器由多個(gè)卷積塊組成，用于評(píng)估生成圖像的真實(shí)性；步驟5，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型：使用損失函數(shù)訓(xùn)練調(diào)制超分網(wǎng)絡(luò)，直到訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到初始設(shè)定閾值或損失函數(shù)的值達(dá)到預(yù)設(shè)范圍時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長(zhǎng)春理工大學(xué)，其通訊地址為：130012 吉林省長(zhǎng)春市衛(wèi)星路7089號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。