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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利LR圖像生成方法及基于不確定性的真實圖像超分辨率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：CN115131203B 。

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：202210640418.3，技術領域涉及：G06F16/50；該發明授權LR圖像生成方法及基于不確定性的真實圖像超分辨率方法是由董偉生;寧倩;唐靜竹;石光明設計研發完成，并于2022-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本LR圖像生成方法及基于不確定性的真實圖像超分辨率方法在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種LR圖像生成方法及基于不確定性的真實圖像超分辨率方法?？朔F有基于固定算子合成數據集訓練深度SISR網絡存在的難以應用到真實場景中的問題，以及現有的基于無監督學習構建數據集方法因忽略退化不確定性而導致應用到真實場景效果仍不理想的問題。本發明同時學習真實的退化LR圖像和對應的退化不確定性，并從學習到的LR圖像和退化不確定性中采樣多個LR圖像，對于任何需要監督訓練的超分辨率網絡都可以利用構建的LR?HR數據對進行訓練。結果表明，本發明提出的方法在改善客觀性能的同時穩定了模型的訓練并恢復了更高的視覺質量，適用于需要對真實圖像進行超分辨率的生產場景。

本發明授權LR圖像生成方法及基于不確定性的真實圖像超分辨率方法在權利要求書中公布了：1.一種LR圖像生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、獲得真實的退化LR圖像和對應的退化不確定性；具體為： 步驟1.1、構建DSN網絡結構； 步驟1.2、使用頻域分離訓練策略訓練DSN網絡； 基于下式學習真實的退化LR圖像yg和對應的像素域退化不確定性θ： 式中，表示學習真實的退化LR圖像yg和對應的像素域退化不確定性θ的損失函數，yb為將HR圖像x進行雙三次下采樣后的LR圖像，為計算整張圖像所有像素點的loss均值，為計算yg整張圖像所有像素點的loss均值 基于下式學習對應的特征域退化不確定性σ： 式中，表示學習特征域的退化不確定性的損失函數，φ·表示特征提取器；使用頻域分離訓練策略，基于下式學習真實的退化LR圖像yg和對應的像素域退化不確定性θ： 式中，α1、α2、α3分別是各項損失函數的權重，表示生成器的對抗損失函數和鑒別器的對抗損失函數 和通過下式計算： 式中D·表示鑒別器，F·表示大小為5×5的高斯高頻濾波器；Fyg表示對yg進行高頻濾波，Fyr表示對yr進行高頻濾波，為計算yr整張圖像所有像素點的loss均值，yr為未配對的真實場景LR圖像； 完成訓練； 步驟1.3、基于訓練完成的DSN網絡，獲得真實的退化LR圖像和對應的退化不確定性； 步驟2、從獲得的真實的退化LR圖像和對應的退化不確定性采樣多個LR圖像。

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