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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络及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：CN116485664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202310256697.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络及方法是由董伟生;方振轩;毋芳芳;石光明设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于图像去模糊的网络及方法，具体涉及一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络及方法。解决了现有技术将图像盲去模糊视作图像回归任务，没有考虑到不同数据集差异和图像局部模糊核的变化导致较差的泛化性能的技术问题。本发明网络包括模糊核估计网络和去模糊网络。模糊核估计网络用于估计得到模糊图像的模糊核图像，其包括特征提取网络、不确定性学习模块和标准化流模型。去模糊网络用于通过模糊图像和估计出的模糊核图像得到清晰图像，其包括依次连接的下采样单元、中间单元和上采样单元。下采样单元包括依次连接的多个下采样层；中间单元包括依次连接的多个基础模块；上采样单元包括依次连接的多个上采样层。

本发明授权一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊核先验学习的图像盲去模糊网络，其特征在于：包括模糊核估计网络和去模糊网络；所述模糊核估计网络用于估计得到模糊图像的模糊核图像，其包括依次连接的特征提取网络、不确定性学习模块和标准化流模型；所述去模糊网络用于输入待处理的模糊图像，并利用估计的模糊核图像得到清晰图像，其包括依次连接的下采样单元、中间单元和上采样单元；所述下采样单元包括依次连接的多个下采样层，沿信号输出方向依次编号为第一下采样层、第二下采样层…第m下采样层；中间单元包括依次连接的多个基础模块；所述上采样单元包括依次连接且与下采样层数量一致的多个上采样层，沿信号输出反方向依次编号为第一上采样层、第二上采样层…第m上采样层；所述下采样层包括依次连接的模糊核注意力模块、基础模块和下采样模块；所述上采样层包括依次连接的基础模块和上采样模块；每个下采样层的模糊核注意力模块的输入端均与标准化流模型的输出端连接，第一下采样层的模糊核注意力模块的另一输入端用于输入模糊图像；相邻编号的下采样层之间通过前一编号的下采样模块输出端与后一编号的模糊核注意力模块的另一输入端连接；第m下采样层的下采样模块的输出端与中间单元最前端的基础模块输入端连接；相同编号的上采样层和下采样层之间通过上采样层的下采样模块输出端与下采样层的基础模块输入端连接；相邻编号的上采样层之间通过前一编号的基础模块输入端与后一编号的上采样模块输出端连接；第m上采样层的基础模块输入端与中间单元的最末端的基础模块输出端连接；第一上采样层的上采样模块输出端用于输出清晰图像。

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