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龙图腾网获悉湖南优时文化传播有限公司申请的专利一种面向高分辨率图像生成的超分辨率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：CN121788356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610255259.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种面向高分辨率图像生成的超分辨率方法是由廖望宇;袁泽;王忠熹;王宏亮;吴佳丽设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高分辨率图像生成的超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向高分辨率图像生成的超分辨率方法，包括：构建由高分辨率图像经统一瓦片化切割和退化处理生成的成对训练数据集，数据集包括低质图像、语义文本指令和高质图像；基于DiT架构，以低质图像潜在特征为结构条件、文本指令为语义条件，训练一个条件生成模型；预处理时，对待放大高分辨率输入图像进行一致的瓦片化切割，将各低质图像瓦片输入训练好的模型独立进行迭代去噪放大；对放大后的各高质图像瓦片消除跨块色差，并在重叠区域进行基于权重掩码的融合拼接，得到高分辨率输出图像。本发明有效解决了现有扩散模型放大方法中存在的细节风格漂移、分块处理语义不一致等问题，实现了高保真、高一致性的图像超分辨率重建。

本发明授权一种面向高分辨率图像生成的超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高分辨率图像生成的超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建成对训练数据集：收集高分辨率图像源数据集并清洗得到高分辨率图像，将高分辨率图像按固定尺寸和重叠率进行统一瓦片化切割，得到高质图像瓦片；对每个高质图像瓦片进行退化处理生成对应的低质图像瓦片，并为该成对瓦片分配语义文本指令，形成低质图像+语义文本指令+高质图像的三元组训练样本，即成对训练数据集，所述低质图像为初始图像，所述高质图像为目标图像； S2：条件生成模型训练：基于DiT架构，获取三元组训练样本，将低质图像瓦片的潜在特征作为结构条件，将所述语义文本指令作为语义条件，训练一个条件生成模型，所述条件生成模型的训练目标为学习从含噪状态到目标高质图像潜在表示的映射关系，不断更新模型参数，得到训练好的放大模型； S3：待放大高分辨率输入图像预处理：接收待放大高分辨率输入图像，根据目标放大倍数计算目标尺寸并进行对齐调整，随后按照与步骤S1一致的固定尺寸和重叠率参数对调整后的图像进行瓦片化切割，得到一组待处理的低质图像瓦片数据集，并记录各低质图像瓦片的裁切坐标； S4：分块迭代去噪放大：将步骤S3得到的各低质图像瓦片分别输入步骤S2训练好的放大模型，进行迭代去噪，得到放大后对应的高质图像瓦片； S5：颜色校正与融合拼接：对步骤S4得到的所有高质图像瓦片进行离散小波变换，提取低频分量并结合wavelet方法进行分块颜色校对；随后，基于记录的切割坐标及各瓦片的权重掩码，对校正后的瓦片进行加权融合与拼接，生成最终的高分辨率输出图像。

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