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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲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：CN119515684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411564646.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲超分辨率方法是由李素梅;田梦圆;林沛明设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲超分辨率方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲超分辨率方法，属于图像处理技术领域；本发明针对目前尚未存在真实场景立体图像数据集的问题，提出了一种立体图像高阶门控退化模型来生成立体图像合成数据集，从而模拟真实世界场景中的复杂退化。其次，提出了一种用于立体图像的混合退化‑内容表征学习机制。该机制通过无监督对比学习的方式，使得网络不仅能够提取到立体图像中的退化信息，而且可以联合提取到左视点图像和右视点图像中的显式内容信息，并将此学习到的HDCR作为先验信息来辅助网络进行更好的重建。然后，本发明设计了一种混合先验融合块，它能够自适应地处理各种不同的复杂退化，并将学习到的先验信息高效地融合进网络中。最后，本发明提出了一种跨视点视差注意力模块来准确捕获跨视点信息。本发明为真实场景下的立体图像超分辨率方法提供了研究方案，在一定程度上推动了图像检测和分割等高层视觉任务的发展。

本发明授权一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲超分辨率方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合退化和内容感知的立体图像盲超分辨率方法，其特征在于，通过提出一种立体图像盲超分辨率网络对真实场景下的立体图像进行超分辨率重建，所述立体图像盲超分辨率网络包括：立体图像高阶门控退化模型，用于生成立体图像合成数据集，模拟真实世界场景中的复杂退化；立体图形混合退化-内容表征学习机制，通过无监督对比学习的方式，提取立体图像中的退化信息，联合提取到左视点图像和右视点图像中的显式内容信息，并将学习到的混合退化-内容表征作为先验信息来辅助立体图像盲超分辨率网络进行重建；混合先验融合块，用于自适应地处理各种不同的复杂退化，并将学习到的先验信息高效地融合进立体图像盲超分辨率网络中；跨视点视差注意力模块，用于准确捕获跨视点信息；基于上述立体图像盲超分辨率网络，所述方法包括以下步骤：S1、将输入的低分辨率左右视点图像传入3×3卷积层提取浅层特征；S2、将S1中提取到的浅层特征与先验信息一起通过N个级联堆叠的混合先验变换模块和跨视点视差注意力模块来融合先验信息并提取深层特征；S3、在特征重建阶段，将所提取的深层特征经过1×1卷积层、亚像素卷积层和3×3卷积层进行高分辨率图像重建，并将得到的左右视点的高分辨率残差图像与上采样后的低分辨率图像相加，得到最终的高分辨率重建图像

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