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龙图腾网获悉厦门美图之家科技有限公司申请的专利图像超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116167914B 。

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：202211597118.8，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权图像超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质是由陈星;李骈臻;刘洛麒设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收用户输入的待处理图像；将待处理图像输入至轻量级神经网络模型中，由轻量级神经网络对待处理图像进行细节特征提取，并对提取到的细节特征图以及待处理图像进行融合处理，得到待处理图像对应的超分辨率图像。使得用户可以直接在终端设备端在线处理图像数据，且通过由卷积层、多个结构块以及上采样层组成的轻量级神经网络可以大大的提升图像处理的速度，避免网络传输的耗时，达到实时处理图像的目的。

本发明授权图像超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像超分辨率处理方法，其特征在于，应用于终端设备，所述方法包括： 接收用户输入的待处理图像； 将所述待处理图像输入至轻量级神经网络模型中，由所述轻量级神经网络对所述待处理图像进行细节特征提取，并对提取到的细节特征图以及所述待处理图像进行融合处理，得到所述待处理图像对应的超分辨率图像，其中，所述轻量级神经网络模型中包括依次连接的卷积层、多个结构块以及上采样层，各所述结构块中包括依次连接的多个残差卷积处理模块以及总压缩卷积模块，各所述残差卷积处理模块中分别包括：注意力残差模块以及压缩卷积模块，各残差卷积处理模块的压缩卷积模块的输出端均与所述总压缩卷积模块连接； 所述将所述待处理图像输入至轻量级神经网络模型中，由所述轻量级神经网络模型对所述待处理图像进行细节特征提取，包括： 将所述待处理图像输入至所述卷积层进行卷积处理，得到卷积后特征图； 将所述卷积后特征图输入首个结构块，由所述首个结构块中的各残差卷积处理模块以及总压缩卷积模块依次进行处理，得到处理后特征图； 通过所述首个结构块之后的各结构块依次对所述处理后特征图进行处理，得到待采样特征图； 将所述待采样特征图输入所述上采样层进行上采样处理，得到所述细节特征图； 所述将所述卷积后特征图输入首个结构块，由所述首个结构块中的各残差卷积处理模块以及总压缩卷积模块依次进行处理，得到处理后特征图，包括： 将所述卷积后特征图输入所述首个结构块中的首个残差卷积处理模块的注意力残差模块，得到初始残差后特征图； 将所述初始残差后特征图输入所述首个残差卷积处理模块之后的残差卷积处理模块中的注意力残差模块，并由所述首个残差卷积处理模块之后的各残差卷积处理模块中的注意力残差模块依次进行残差处理，得到各注意力残差模块输出的残差后特征图； 将所述初始残差后特征图输入所述首个残差卷积处理模块的压缩卷积模块，得到初始结构块卷积后特征图，并由所述首个残差卷积处理模块之后的各残差卷积处理模块中的压缩卷积模块对各注意力残差模块输出的残差后特征图进行卷积处理，得到各压缩卷积模块输出的结构块卷积后特征图； 将所述初始结构块卷积后特征图以及各压缩卷积模块输出的结构块卷积后特征图输入所述总压缩卷积模块进行卷积处理，得到所述处理后特征图。

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