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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统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：CN115187455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210657537.X，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统是由王瑞娟;张艳青;林楠;杨聪;马建红设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统，轻量级超分辨率重建模型包括：将HR图像的特征表示与C‑LR图像一起在压缩伪影去除子模块中进行训练；其中，HR图像的特征表示是使用VGG预训练模型从HR图像中提取出的特征表示；图像超分辨子模块将压缩伪影去除子模块复原出的LR图像作为输入，通过残差信息蒸馏网络来进行图像超分辨率。本发明通过构建轻量级超分辨率重建网络，设计目标函数和损失函数，加入特征表示来提升重建图像的细节，提升重建图像的质量，最终高清的高分辨率图像。

本发明授权一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型，其特征在于，包括： 将HR图像的特征表示与C-LR图像一起在压缩伪影去除子模块中进行训练；其中，HR图像的特征表示是使用VGG预训练模型从HR图像中提取出的特征表示； 所述压缩伪影去除子模块包括依次连接的第一特征提取卷积层、多个第一残差信息蒸馏块、第一特征融合块和第一重构块，其中，各个第一残差信息蒸馏块的输出还作为第一特征融合块的输入； 每一个第一残差信息蒸馏块，包括多个蒸馏步骤，每个蒸馏步骤将输入分为两路，一路使用1×1卷积层进行信息保留，另一路送入第一残余块进行信息蒸馏，上一个蒸馏步骤的信息蒸馏结果作为下一个蒸馏步骤的输入，最后一个蒸馏步骤仅进行信息保留；各个蒸馏步骤的信息保留结果由1×1卷积层进行聚合组装后，使用一个3×3的卷积层对聚合组装的结果进行平滑处理； 图像超分辨子模块将压缩伪影去除子模块复原出的LR图像作为输入，通过残差信息蒸馏网络来进行图像超分辨率重建，以获得SR图像； 进行模型训练时，设计模型的目标函数为： 其中，代表高分辨率图像，代表JPEG压缩后的LR图像，代表压缩伪影去除子模块输出的清晰的LR图像；矩阵表示退化操作，和分别表示双三次的下采样操作和JPEG图像压缩操作； 进行模型训练时，设计模型的损失函数，其中，设为训练集，是第i个输入的C-LR图像，是相应的未压缩的LR图像，是相应的高分辨率真值HR图像； 训练压缩伪影去除子模块阶段的损失函数L1设计为： 其中，W为图像的宽度，H为图像的高度； 训练图像超分辨子模块阶段的损失函数L2设计为： 将L1损失和L2损失以相等的重量组合在一起获得模型的损失Ltotal： 。

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