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龙图腾网恭喜公安部第一研究所申请的专利一种满足多种降质模型的人脸图像处理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：CN114926883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202210586828.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法是由马闻;郭淑涛;钟绵军设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法，用于对图像质量的提升和分辨率的重建。在构建高低分辨率图像训练集的时候，使用多种模糊核参数和多种噪声参数组合的降质模型代替现有的双三次降采样模型对高分辨率图像进行退化，将得到的高低分辨率图像对作为训练集，输入目前表现优异的神经网络进行训练，输出高分辨率的重建结果，得到的神经网络能够对多种降质模型得到的低分辨率图像进行超分辨率重建。本发明所提出的创新性思路能够拓展到超分辨率重建领域任意现有的表现出色的深度学习神经网络框架，拥有较强的可拓展性，且本发明所提方法更具备工程实用价值。

本发明授权一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、对原始图像进行降质处理：对原始的高分辨率图像进行降质处理，得到对应的低分辨率图像，降质过程使用基于多种模糊核参数和多种噪声参数相组合的降质模型；所述降质模型采用下式表示： 其中，IHR、ILR、s、k和n分别表示高分辨率原图、降质后的低分辨率图像、抽样算子、模糊核参数和加性高斯白噪声；S2、构建高低分辨率图像对训练数据集：将步骤S1降质处理得到的低分辨率图像与其原始的高分辨率图像对应，形成高低分辨率图像对，作为超分辨率重建神经网络模型的训练数据集；S3、通过维度延展策略对超分辨率重建神经网络模型的输入数据进行预处理：将向量化的模糊核参数进行PCA降维，然后和噪声参数合并在一起得到一个向量，接着将向量拉伸为张量，此张量称之为退化参数图，所述退化参数图和低分辨率图像的维度相同；S4、将处理后的数据输入超分辨率重建神经网络模型进行训练：将维度延展之后得到的退化参数图和低分辨率图像合并在一起输入超分辨率重建神经网络模型进行训练，原始的高分辨率图像作为标签，在训练的过程中，通过降低损失函数的数值来训练神经网络模型，使得输出的超分辨率结果和标签达到最大程度的接近；S5、经过训练后，所述超分辨率重建神经网络模型具备了对多种降质类型的低分辨率图像进行重建和复原的能力，输入通过复杂降质模型得到的低分辨率测试图像，就可以得到与之对应的高分辨率重建结果。

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