买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京东软医疗设备有限公司申请的专利一种图像去模糊方法、装置、计算机设备和存储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：CN114943650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210390268.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种图像去模糊方法、装置、计算机设备和存储介质是由张朴设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去模糊方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像去模糊方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取目标对象的待处理图像；配置已训练好的卷积神经模型，其中，卷积神经模型包括卷积单元、多个稠密残差单元以及注意力机制单元，卷积单元用于提取模糊图像的浅层特征，多个稠密残差单元用于基于浅层特征提取模糊图像的深层特征，注意力机制单元用于增大深层特征的感兴趣区域的权重；将待处理图像输入卷积神经模型，获取去模糊的目标图像。本申请实施例，通过上述方式提高了对图像的去模糊效果，达到得到清晰图像的目的，从而保证通过识别该图像进行的后续研究更加准确。

本发明授权一种图像去模糊方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像去模糊方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的待处理图像，所述待处理图像为模糊图像，所述目标对象包括患者，所述待处理图像包括所述患者的血管造影图像； 配置已训练好的卷积神经模型，其中，所述卷积神经模型包括卷积单元、多个稠密残差单元以及注意力机制单元，所述卷积单元用于提取所述模糊图像的浅层特征，所述多个稠密残差单元用于基于所述浅层特征提取所述模糊图像的深层特征，所述注意力机制单元用于增大所述深层特征的感兴趣区域的权重； 将所述待处理图像输入所述卷积神经模型，获取去模糊的目标图像，所述目标图像用于识别血管病变的位置和形态；其中，利用所述卷积神经模型的卷积单元提取所述待处理图像的浅层特征，将所述浅层特征作为输入，利用所述卷积神经模型的多个稠密残差单元串联的方式提所述待处理图像的深层特征，利用所述卷积神经模型的注意力机制单元增大所述深层特征的感兴趣区域的权重，将所述浅层特征与所述深层特征进行逐像素相加，得到去模糊图像； 所述稠密残差单元的数量为n个，每个所述稠密残差单元包括m个卷积层，第j个稠密残差单元的输入为Fj-1，输出为Fj，其中j为大于或等于1且小于或等于n的整数，当j等于1时，所述第j个稠密残差单元的输入为所述浅层特征，当j大于1时，所述第j个稠密残差单元的输入为第j-1个稠密残差单元的输出； 对于所述第j个稠密残差单元，第1个卷积层将Fj-1作为输入，输出特征f1，第i个卷积层将Fj-1和前i-1个所有卷积层输出的特征作为输入，输出特征fi，再将Fj-1、所述特征f1和所有所述特征fi进行级联得到fCj，最后将fCj与Fj-1逐像素相加，得到所述第j个稠密残差单元的输出Fj，其中i为大于1且小于或等于m的整数； 所述注意力机制单元包括第一卷积层、修正线性单元、第二卷积层和Sigmoid函数单元； 其中，所述深层特征作为所述注意力机制单元的输入，利用所述第一卷积层进行处理，再利用所述修正线性单元进行激活，然后利用所述第二卷积层进行处理，再利用所述Sigmoid函数单元进行激活，得到目标权重系数，最后将所述目标权重系数与所述深层特征进行逐像素相乘，得到所述注意力机制单元的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京东软医疗设备有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区西北旺东路10号院东区22号楼1层A128；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。