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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利图像处理网络、图像分辨率扩展方法、装置、设备及介质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：CN115937531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310002260.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权图像处理网络、图像分辨率扩展方法、装置、设备及介质是由朱丹;高艳;段然设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理网络、图像分辨率扩展方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像处理网络、图像分辨率扩展方法、显示装置、设备及介质。其中一实施例的所述图像处理网络包括：图像输入端用于获取待处理的原始图像；第一卷积模块与所述图像输入端串联，用于以预设第一卷积尺寸对所述原始图像进行卷积处理以输出第一图像；特征提取模块与所述第一卷积模块串联，用于对所述第一图像进行残差和池化注意力提取以输出第二图像，第一特征求和模块，用于对所述第一输入端输入的第二图像和对所述第二输入端输入的第一图像进行特征求和处理；采样模块与所述第一特征求和模块串联，用于对所述第一特征求和模块输出的图像进行采样处理，以生成超分图像，图像输出端用于输出所述采样模块生成的超分图像。

本发明授权图像处理网络、图像分辨率扩展方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习网络的图像处理网络，其特征在于，所述图像处理网络包括： 图像输入端，用于获取待处理的原始图像； 第一卷积模块，与所述图像输入端串联，用于以预设第一卷积尺寸对所述原始图像进行卷积处理以输出第一图像； 特征提取模块，与所述第一卷积模块串联，用于对所述第一图像进行残差和池化注意力提取以输出第二图像， 第一特征求和模块，包括与所述特征提取模块的输出端连接的第一输入端，和与所述第一卷积模块连接的第二输入端，用于对所述第一输入端输入的第二图像和对所述第二输入端输入的第一图像进行特征求和处理； 采样模块，与所述第一特征求和模块串联，用于对所述第一特征求和模块输出的图像进行采样处理，以生成超分图像， 图像输出端，用于输出所述采样模块生成的超分图像； 所述特征提取模块包括： 多个串联的特征提取单元，位于串联一侧端部的特征提取单元与所述第一卷积模块连接，经特征提取后输出池化注意力图像；以及 第二卷积单元，一端与位于串联另一侧端部的特征提取单元与连接，另一端与所述第一特征求和模块的第二输入端连接，用于对连接的特征提取单元输入的池化注意力图像进行卷积以输出第二图像； 其中，所述特征提取单元包括： 残差提取单元，用于对输入至所述残差提取单元的图像进行残差提取；以及 与所述残差提取单元的串联的池化注意力单元，用于对所述残差提取单元生成的图像进行池化和特征提取，以输出池化注意力图像； 所述残差提取单元包括： 第一残差单元，包括作为所述残差提取单元的第三输入端，用于以1*1的卷积核对输入的图像进行提取和归一化处理； 与所述第一残差单元串联的第二残差单元，用于以3*3的卷积核对输入的图像进行提取和归一化处理； 与所述第二残差单元串联的第一残差求和单元，包括与所述第二残差单元连接的第四输入端，和与所述第一残差单元连接的第五输入端； 与所述第一残差求和单元连接的第三残差单元，用于以3*3的卷积核对输入的图像进行提取和归一化处理；以及 与所述第三残差单元连接的第二残差求和单元，包括与所述第三残差单元连接的第六输入端，和与所述第三输入端连接的第七输入端连接，用于将所述第六输入端输入的图像和所述第七输入端输入的图形进行求和处理，从而将生成的图像输出至所述池化注意力单元。

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