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龍圖騰網獲悉南京師范大學申請的專利一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法、系統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：CN120182096B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510645164.8，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法、系統是由郭原源;錢偉行;李宏凱;李旭;趙文宣;曹徐東;武榮哲;鄒鵬設計研發完成，并于2025-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法、系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法、系統，涉及圖像處理領域。首先基于雙三次插值生成高分辨率和低分辨率圖像組，構建圖像超分辨率數據集；然后搭建一種基于KSCeption和HABlock的混合感知圖像超分辨率模型；再基于旅鼠優化算法對模型的超參數組合進行迭代優化，使用迭代過程中的每組超參數進行模型訓練和驗證，得到最優的超參數組合和圖像超分辨率模型；最后將待處理圖像輸入到最優模型，得到超分辨率圖像。本發明通過混合感知特征提取和多路徑特征融合，有效融合全局和局部特征，同時通過旅鼠優化算法得到重建效果最好的模型，從而提升超分辨率圖像的質量。

本發明授權一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種基于旅鼠優化和深度學習的圖像超分辨率方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、獲取高分辨率圖像，利用雙三次插值得到對應的低分辨率圖像，以構建圖像超分辨率數據集； S2、搭建基于KSCeption和HABlock的混合感知圖像超分辨率模型； S3、采用旅鼠優化算法對混合感知圖像超分辨率模型的超參數組合進行迭代優化，使用迭代過程中的每組超參數進行模型訓練和驗證，得到最優的超參數組合和對應圖像超分辨率模型； S4、將待處理圖像輸入到步驟S3獲得的最優模型，得到超分辨率圖像； 其中，步驟S3中具體包括以下步驟： S301、設定旅鼠種群的初始化參數，包括個體數量、最大迭代次數、問題維度，旅鼠搜索代理群體的搜索空間設為超參數組合的取值范圍，超參數組合包括KSCeption單元的數量HABlock單元的數量、損失函數的比例系數、初始學習率、訓練批尺寸； S302、基于改進的混沌Tent映射初始化旅鼠種群，具體如下： 首先，在初始化空間[0,1]之內隨機初始化旅鼠種群； 然后，使用帶有擾動因子的Tent混沌映射再次初始化種群，表達式如下：， 其中表示隨機初始化后旅鼠個體的位置，表示再初始化后的旅鼠個體的位置，是擾動因子常數，表示在之間的隨機數；是Tent映射的折點位置控制參數，∈0,1； 最后，將旅鼠個體的位置線性映射到搜索空間； S303、使用旅鼠種群中每個個體的超參數組合進行超分辨率模型的訓練和驗證，計算驗證過程中重建圖像與真實圖像的結構相似性SSIM作為個體的適應度，并記錄最優適應度個體的位置； S304、計算當前迭代的能量因子E，能量因子包含一個隨迭代次數增大而減小的衰減系數，同時引入一個自適應能量系數改進旅鼠優化算法，該系數根據當前迭代和上一迭代中最優個體的位置自適應調整，當迭代優化效果不佳時增大能量因子，當迭代優化效果較好時減小能量因子； S305、根據當前的能量因子情況，模擬旅鼠行為更新當前搜索代理種群的位置；設定能量閾值，當能量充足，即時，模擬旅鼠食物短缺時的長途遷徙行為，或者模擬旅鼠挖掘洞穴的行為，從而進行搜索空間內的全局探索，避免陷入局部最優區域；當能量不足，即時，模擬旅鼠在洞穴內小范圍覓食的行為，或模擬旅鼠躲避捕食者的行為，進行局部空間的精細開發； S306、判斷是否達到最大迭代次數，若是，停止迭代，輸出最優超參數組合及對應的超分辨率模型權重，否則，返回步驟S303繼續優化迭代。

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南京師范大學，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區寧海路122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”。