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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(深圳)申請的專利基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114612300B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10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?zhí)?專利號為：202210198241.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4007；該發(fā)明授權(quán)基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法是由趙銳;張冬雨;賀建超設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法，所述系統(tǒng)包括退化特征提取模塊、下采樣模塊和超分重建模塊。本發(fā)明涉及深度學習、圖像超分辨技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法，該算法相較于其他真實世界圖像的超分算法無需顯示地退化估計，而是直接在圖像的表示空間中學習特征表達用于分辨圖像的退化，對于復(fù)雜退化特征圖像的提取也能有較好的適應(yīng)性。相較于基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模糊核估計超分算法，該方法受估計錯誤的影響小，特征提取的準確性強。最后的超分網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量較小，耦合性強，優(yōu)化潛力大。

本發(fā)明授權(quán)基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其超分算法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于無監(jiān)督退化特征學習的圖像網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征在于，包括退化特征提取模塊、下采樣模塊和超分重建模塊；所述退化特征提取模塊負責利用對比學習訓(xùn)練出一個能提取圖像退化特征的編碼器；所述下采樣模塊負責用高分辨率圖像經(jīng)過線性深度卷積下采樣網(wǎng)絡(luò)生成低分辨率圖像，同時已經(jīng)訓(xùn)練好的編碼器將保證生成的圖像能夠帶有和真實世界相同的退化特征；所述超分重建模塊負責把退化特征提取模塊和下采樣模塊得到的成對的訓(xùn)練圖像輸入超分重建模塊，同時訓(xùn)練超分網(wǎng)絡(luò)和下采樣網(wǎng)絡(luò)，進一步增強生成和超分效果，完成真實世界圖像的超分任務(wù)；所述退化特征提取模塊包含編碼器和多層感知機兩個網(wǎng)絡(luò)，所述編碼器包括特征編碼器和動量編碼器，所述特征編碼器的作用是提取圖像中的退化特征，其輸入是圖片；所述動量編碼器的作用是處理高分辨率圖像塊，其輸入是圖片；所述多層感知機的作用是將退化表征轉(zhuǎn)化為正負樣本；所述超分重建模塊是一個深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用殘差網(wǎng)絡(luò)減少網(wǎng)絡(luò)容易過擬合以及梯度消失的問題；每一個殘差塊先是由兩個卷積層組成，卷積核大小為3×3，通道數(shù)為64，緊接著是批標準化層和ReLU作為激活函數(shù)，然后用到了兩個Pixelshuffler層來放大特征的尺寸，最后是一個3×3的卷積輸出3通道的圖像，訓(xùn)練中采用l1和lper作為損失函數(shù)，l1loss定義為： 其中，s是縮放因子，W，H表示縮放后圖像的寬和高，表示圖像的像素值，F(xiàn)即超分重建網(wǎng)絡(luò)，另一個感知損失，lperloss定義為： 其中，φi，j表示VGG網(wǎng)絡(luò)第i個最大池化層前的第j個卷積層的特征圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(深圳)，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市西麗深圳大學城；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)”。