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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种用于获取盲超分辨率图像的方法、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：CN112927137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202110251126.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种用于获取盲超分辨率图像的方法、设备及存储介质是由雷娜;李泽增;郑晓朋;王胜法;罗钟铉设计研发完成，并于2021-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于获取盲超分辨率图像的方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种用于获取盲超分辨率图像的方法、设备及存储介质。该方法包括估计自然图像退化过程中的图像退化模型参数，其中所述图像退化模型参数包括卷积核池和噪声池；根据所述图像退化模型参数建立低分辨率‑高分辨率的配对图像数据集；利用所述配对图像数据集来训练和优化图像生成器；以及基于所述配对图像数据集和所述图像生成器来训练和优化图像判别器，以获得盲超分辨率图像。本公开通过自然图像的退化模型来估计模型参数，以便建立配对数据集，进而用于训练和优化图像生成器和判别器，从而能够获得盲超分辨率图像，极大地提高了超分辨率图像的质量。

本发明授权一种用于获取盲超分辨率图像的方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于获取盲超分辨率图像的方法，其特征在于，包括：估计自然图像退化过程中的图像退化模型参数，其中所述图像退化模型参数包括卷积核池和噪声池；根据所述图像退化模型参数建立低分辨率-高分辨率的配对图像数据集；在二次Wasserstein距离的约束下，将低分辨率图像输入图像生成器来生成伪高分辨率图像，以获得所述图像生成器的损失函数；基于所述损失函数来训练图像生成器；将伪高分辨率图像和真高分辨率图像输入图像判别器，以便获取判别分值；利用线性规划和深度神经网络确定所述判别分值的数值解；以及基于最优传输原理和经数值解确定的二次Wasserstein距离来训练和优化图像判别器，以获得盲超分辨率图像；其中，估计自然图像退化过程中的图像退化模型参数包括：构建所述自然图像中由高分辨率图像到低分辨率图像退化的图像退化模型；利用线性卷积网络学习所述图像退化模型中的每个所述自然图像的模糊核，以估计模糊核池；以及根据相对方差选择和子块划分来提取所述图像退化模型中的所述自然图像的噪声分布，以估计噪声池；其中，噪声分布的提取公式包括： 其中，为图像块，为选自图像块中的局部图像子块，和分别为均值运算和方差运算，μ和γ表示经验参数，vmax表示最大方差阈值。

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