一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法，属于计算机科学领域，该网络旨在解决现有真实场景数据集规模不足的问题。真实场景下的视频超分辨率任务用于提升具有复杂且未知退化的真实场景低分辨率视频的分辨率与清晰度，目前一些常规方法由于采用双三次下采样结合高斯模糊的方式来模拟视频退化过程，但这些过于简单的退化方法往往导致模型容易过拟合且缺乏泛化性。此外，现有拥有真实场景退化的数据集存在数量和规模上的限制，同样也限制了模型的性能表现。本专利通过利用已有的真实场景数据集进行训练，设计网络学习真实场景下的复杂退化特征，迁移应用于其他常规数据集中，从而解决数据集在规模和退化过于简单方面上的限制。

《一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202411857470X，当前法律状态为已下证，由河海大学提出申请，发明人为李家旺;王宇;萨拉阿卢伊，申请日期为2024-12-17，公开（公告）日期为2025-09-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多帧时空融合的真实场景视频退化方法，属于计算机科学领域，该网络旨在解决现有真实场景数据集规模不足的问题。真实场景下的视频超分辨率任务用于提升具有复杂且未知退化的真实场景低分辨率视频的分辨率与清晰度，目前一些常规方法由于采用双三次下采样结合高斯模糊的方式来模拟视频退化过程，但这些过于简单的退化方法往往导致模型容易过拟合且缺乏泛化性。此外，现有拥有真实场景退化的数据集存在数量和规模上的限制，同样也限制了模型的性能表现。本专利通过利用已有的真实场景数据集进行训练，设计网络学习真实场景下的复杂退化特征，迁移应用于其他常规数据集中，从而解决数据集在规模和退化过于简单方面上的限制。

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