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龍圖騰網獲悉西北大學申請的專利自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統及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：CN120374398B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510847079.X，技術領域涉及：G06T3/4076；該發明授權自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統及方法是由李毅儒;陳曉璇;侯抱樸;任鵬程設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統及方法，屬于圖像處理技術領域。該系統由多級小波注意力模塊、動態卷積核生成單元、卷積神經網絡和輸出單元組成。步驟依次為：對低分辨率圖像提取特征并進行Haar小波分解；在各高頻子帶上計算跨尺度注意力權重并加權融合，突出細節；基于融合特征自適應生成Haar小波基核加權組合的動態卷積核，對特征進行方向性卷積增強；通過輕量化殘差網絡與像素重排實現高分辨率圖像重建；訓練時采用像素域均方誤差與小波系數補償損失聯合優化。該系統模型參數量小于450KB，可在移動設備上實時處理1080p視頻超分辨率任務，紋理恢復性能較現有輕量模型提升約1.2dB。

本發明授權自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統，其特征在于，包括： 多級小波注意力模塊，用于對輸入圖像特征在不同尺度進行Haar小波分解，分別對各尺度高頻分量計算注意力權重并進行融合，以增強邊緣和紋理細節的表示； 動態卷積核生成單元，其輸入為來自圖像特征的激活信息，用于實時輸出對應于若干預定義Haar基核的權重系數，并根據權重生成動態卷積核，該動態卷積核用于自適應地加強圖像各區域的高頻方向性特征； 卷積神經網絡，用于對由動態卷積核增強后的高頻方向性特征進行進一步處理和重建； 輸出單元，用于將網絡最后輸出的特征映射轉換為高分辨率圖像； 所述自適應小波注意力網絡的輕量化超分辨率系統的工作方法步驟如下： S1、對輸入的低分辨率圖像進行特征提取，并通過Haar小波變換將提取的特征分解為低頻分量和多個高頻分量； S2、分別對不同尺度下的高頻分量計算注意力響應權重，并與對應的特征相乘以增強細節特征； S3、利用動態卷積核生成網絡，根據步驟S1中提取的特征生成與若干Haar基核對應的權重向量，并將Haar基核加權求和形成自適應動態卷積核； S4、將動態卷積核作用于步驟S2的增強特征，得到進一步處理后的特征映射； S5、將步驟S4得到的特征映射通過上采樣操作重建為高分辨率圖像； S6、在訓練過程中，計算輸出高分辨率圖像與真實高分辨率圖像在Haar小波域高頻系數上的差異，根據差異值計算小波系數補償損失，并與傳統像素域損失共同優化網絡參數； 步驟S6中小波系數補償損失由以下公式給出： ， 其中、和為權重系數，LH、HL和HH為Harr小波變換后的高頻分量，下標HR、SR分別表示高分辨率真實圖像和超分輸出圖像； Haar基核包括用于水平、垂直和對角高頻提取的三個二維Haar濾波器，各濾波器通過2×2窗口實現簡單差分運算，網絡生成器輸出對應加權系數后形成最終動態卷積核。

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西北大學，其通訊地址為：710000 陜西省西安市太白北路229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”。