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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统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：CN119205568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411360043.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统是由程德强;张紫豪;寇旗旗;陈亮亮;宋天舒设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统在说明书摘要公布了：一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统，步骤：构建基于卷积神经网络的面向真实场景的盲图像质量评价模块，并借助所述模块提取图像中与质量相关的质量特征；构建基于码本的特征预测模块，通过矢量编码的方式预训练一个包含高质量特征码本的特征预测网络，基于模糊图像的质量特征进行预测编码，从而获得图像的高质量先验知识；将获得的高质量先验知识经维度对齐后嵌入到去模糊模块编码特征中，经解码器解码后获得恢复后的清晰图像。系统包括图像采集模块、盲图像质量评价模块、特征预测模块和去模糊模块。本发明能够快速处理图像视频流失真、有效适应矿井下环境，提高后续图像处理和分析准确性，提高矿区作业的安全性和效率。

本发明授权一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井机载视频图像的去运动模糊方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建基于卷积神经网络的面向真实场景的盲图像质量评价模块，并借助所述模块提取图像中与质量相关的质量特征； S2、构建基于码本的特征预测模块，通过矢量编码的方式预训练一个包含高质量特征码本的特征预测网络，基于模糊图像的质量特征进行预测编码，从而获得图像的高质量先验知识；过程为： 引入VQ-VAE中的一致性损失来约束码本以及特征预测网络的Encoder和Decoder的更新，其中x为输入图像，sg表示冻结，Ex表示输入图像x经Encoder进行编码，zq表示码元量化后的特征，LGAN表示对抗性损失，β是人工设置的可调节参数，则第一阶段的总体函数如下： 基于第一阶段的训练结果训练一个基于9层多头注意力模块的码本条目预测网络Latentformer，在多头注意力模块MSAM的作用下利用编码特征的信息，并用以预测高质量先验知识的对应码元记码本中的码本条目为si∈RK，则第二阶段的损失函数为： 经过训练后得到的基于码本的特征预测网络记为Pc，则推理阶段高质量先验知识fHP为： fHP＝Pcf'LP10； S3、将S2中获得的高质量先验知识经维度对齐后嵌入到去模糊模块编码特征中，经模块的解码器解码后获得恢复后的清晰图像。

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