一种基于改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建方法

本发明公开了一种基于改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建方法，具体包括以下步骤：步骤1：获取路面缺陷图像，构建第一数据集；步骤2：基于第一数据集生成第二数据集；步骤3：构建基于改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建模型；步骤4：设计结合Wasserstein距离的改进L1损失函数；步骤5：采用第二数据集中的训练集和验证集对模型进行训练；步骤6：利用第二数据集的测试集对模型进行性能评估；步骤7：将步骤5训练得到的模型权重与第一数据集共同输入改进的SwinIR模型，输出高分辨率图像。相较于现有技术，本发明提出的基于改进SwinIR的路面图像超分辨率重建方法，能够有效提升路面缺陷图像的分辨率，增强路面缺陷细节恢复能力。

《一种基于改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建方法》是一发明专利，专利号为 2025104453672，当前法律状态为已下证，由东北电力大学提出申请，发明人为周欣欣;王相雨;康慧莹;高雄;赵鸿皓;杜原泽，申请日期为2025-04-10，公开（公告）日期为2025-11-04，国际专利分类号（IPC）为 G06T 3/4053 (2024.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智慧交通，人工智能。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改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建方法，具体包括以下步骤：步骤1：获取路面缺陷图像，构建第一数据集；步骤2：基于第一数据集生成第二数据集；步骤3：构建基于改进SwinIR的路面缺陷图像超分辨率重建模型；步骤4：设计结合Wasserstein距离的改进L1损失函数；步骤5：采用第二数据集中的训练集和验证集对模型进行训练；步骤6：利用第二数据集的测试集对模型进行性能评估；步骤7：将步骤5训练得到的模型权重与第一数据集共同输入改进的SwinIR模型，输出高分辨率图像。相较于现有技术，本发明提出的基于改进SwinIR的路面图像超分辨率重建方法，能够有效提升路面缺陷图像的分辨率，增强路面缺陷细节恢复能力。

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