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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法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：CN119624777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411754630.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法是由高凯;杨航;王春阳;于国栋;韩登;郭金鑫;李国宁;蒋一纯设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法，涉及图像处理技术领域；包括以下步骤：准备数据集；构建退化池；训练对比编码器；构建网络模型；训练网络模型。本发明的技术方案设计了对比编码器的结构和训练方式，分别从结构和退化两个维度生成具有判别性的特征表示，并据此表示调制红外超分辨率网络实现具体超分任务，能够有效提升现有超分网络在退化适应性、结构细节恢复、生成图像质量以及特征表达判别性方面的能力，解决传统超分网络在应对复杂退化和细节恢复不足上的瓶颈；以实现针对真实世界低质量红外图像的超分，进而提升红外图像的质量，特别是增强红外图像的细节和对比度。

本发明授权一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的红外图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，准备数据集：获取红外图像数据集一和数据集二，对数据集一和数据集二进行图像增广，并划分为训练集、验证集和测试集，其中，数据集一用于训练对比编码器以生成判别性对比表示，数据集二用于训练调制超分网络；步骤2，构建退化池：构建包含对比度退化、分辨率退化、模糊退化和噪声退化四个退化因子的退化池；步骤3，训练对比编码器：训练结构对比编码器和退化对比编码器，生成结构对比表示和退化对比表示；步骤4，构建网络模型：网络模型包括退化池、生成器、鉴别器、退化对比编码器和结构对比编码器，生成器和退化对比编码器、结构对比编码器构成调制超分网络；生成器包括浅层特征调制提取块、特征调制提取组和重建块，特征调制提取组包括特征调制提取块和前馈网络，特征调制提取块分为局部特征提取支路和非局部特征提取支路，并引入调制注意力块调整局部特征和非局部特征；鉴别器由多个卷积块组成，用于评估生成图像的真实性；步骤5，训练网络模型：使用损失函数训练调制超分网络，直到训练次数达到初始设定阈值或损失函数的值达到预设范围时，网络模型训练完成。

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