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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于小波-空间协同的渐进式超分辨率重构方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121724838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610195271.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于小波-空间协同的渐进式超分辨率重构方法及装置是由朱显丞;曾焕强;陈婧;朱建清;施一帆;龚鑫荣;蔡磊;项文杰;林琦;郑惠洁设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波-空间协同的渐进式超分辨率重构方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于小波‑空间协同的渐进式超分辨率重构方法及装置，涉及图像超分辨率重建领域，方法包括：S1，构建包括第一卷积层、若干小波‑空间协同增强块和第二卷积层的小波‑空间协同增强的渐进式重构超分辨率网络；低分辨率图像经第一卷积层提取浅层特征后，利用依次连接的小波‑空间协同增强块进行深度特征提取，再经第二卷积层进行重建，生成重建图像；S2，使用低分辨率图像对网络进行训练；S3，使用训练好的网络进行超分辨率重建得到重建图像。本发明通过在双层路由Transformer架构和Mamba中引入通道下采样和空间下采样结合的小波‑空间协同下采样模块，在降低计算开销的同时，提升了超分图像的细节清晰度与信息完整性。

本发明授权基于小波-空间协同的渐进式超分辨率重构方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于小波-空间协同的渐进式超分辨率重构方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，构建包括第一卷积层、若干小波-空间协同增强块和第二卷积层的小波-空间协同增强的渐进式重构超分辨率网络；低分辨率图像经第一卷积层提取浅层特征后，利用依次连接的小波-空间协同增强块进行深度特征提取，再经第二卷积层进行重建，生成重建图像； 所述小波-空间协同增强块包括MB卷积、小波辅助的双层路由Transformer模块、第一门控卷积前馈网络、小波辅助的全方向状态空间扫描模块和第二门控卷积前馈网络；小波-空间协同增强块的输入特征，经MB卷积进行局部特征提取，经小波辅助的双层路由Transformer模块进行注意力增强，经第一门控卷积前馈网络进行非线性优化，经小波辅助的全方向状态空间扫描模块进行全局特征增强，再经过第二门控卷积前馈网络重构后进行输出； 所述小波辅助的双层路由Transformer模块，使用双层路由Transformer架构进行区域选择，并基于选择的区域进行注意力计算以实现注意力增强，参与区域选择的特征使用小波-空间协同下采样模块进行下采样进行维度简化；所述小波辅助的全方向状态空间扫描模块，其输入在通过小波-空间协同下采样模块进行下采样简化输入维度和保留多尺度信息后，利用状态空间模型进行全局特征增强；所述小波-空间协同下采样模块，融合空间下采样和基于小波变换的下采样； S2，使用低分辨率图像对小波-空间协同增强的渐进式重构超分辨率网络进行训练，得到训练好的小波-空间协同增强的渐进式重构超分辨率网络； S3，使用训练好的小波-空间协同增强的渐进式重构超分辨率网络对待重建低分辨率图像进行超分辨率重建，得到重建图像。

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