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龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利基于梯度一致感知的空频域特征混合图像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：CN118967453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411448384.3，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法是由朱显丞;黄德天;林明昕;舒泊智;黄静;王一凡;董雨昕设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像超分辨率技术领域，公开了一种基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法，包括：构建空频域特征混合图像超分辨率网络，包括超分辨率分支和回归分支，超分辨率分支采用空频域特征混合模块对低分辨率图像提取不同尺度的混合特征，回归分支基于混合特征获得全分辨率图像，并基于不同尺度的混合特征重建低分辨率梯度图，所述低分辨率梯度图用于构建梯度一致感知学习损失函数，以训练所述空频域特征混合图像超分辨率网络。本发明全局挖掘可利用的高频信息，并对高分辨率梯度图以及重建的低分辨率梯度图施加一阶束缚，从而探索层次特征之间的全局依赖关系。

本发明授权基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：构建空频域特征混合模块，用于对低分辨率图进行频域转换及空频域特征混合，获得混合特征；结合空频域特征混合模块构建空频域特征混合图像超分辨率网络，并构建梯度一致感知学习损失函数以训练所述空频域特征混合图像超分辨率网络；所述空频域特征混合图像超分辨率网络包括超分辨率分支和回归分支，超分辨率分支采用空频域特征混合模块对低分辨率图像提取不同尺度的混合特征，回归分支基于混合特征获得全分辨率图像，并基于不同尺度的混合特征重建低分辨率梯度图，所述低分辨率梯度图用于构建梯度一致感知学习损失函数；使用训练好的空频域特征混合图像超分辨率网络对待重建的低分辨率图像进行重建，实现图像超分辨率；所述构建梯度一致感知学习损失函数以训练所述空频域特征混合图像超分辨率网络，通过最小化L以训练空频域特征混合图像超分辨率网络，所述梯度一致感知学习损失函数L表示为： R＝log2s；其中，表示超分辨率分支中第i级特征金字塔所输出的高分辨率特征图，是标准数据集中与对应的参考图像，是对应的梯度图，是对应的梯度图；是第i-1级特征金字塔所输出的高分辨率特征图所对应的参考图像的梯度图；是经过归回分支中下采样模块所输出的重建的LR梯度图，L1·表示L1损失函数；λ1和λ2均为平衡参数，s表示图像目标放大倍数。

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