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！

龙图腾网获悉青海民族大学申请的专利一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊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：CN115601257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211206845.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊方法是由祁清设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊方法，包括以下步骤：1搭建生成对抗网络模型，设置参数；2设置图像语义内容约束项，图像结构重建约束项和判别目标损失函数；3为了预测清晰图像特征，抑制模糊图像特征，引入了IAM网络模块；4对于判别网络，将生成图像和标签图像输入到生成网络中，判别网络用需要对图像内容的真假进行判别；5判别网络将判别的结果反馈给生成网络，生成网络根据判别网络的反馈更新网络的参数进入下一次的迭代训练，生成网络和判别网络以上述描述的方式不断竞争训练，直到网络训练收敛；7将模糊图像载入到训练收敛的生成网络中，即可得到结构显著的生成图像。

本发明授权一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征和非局部特征的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： 1准备数据，包括模糊图像和标签图像；搭建生成对抗网络模型并设置参数； 2设置生成网络和判别网络的网络结构框架；生成网络的网络结构框架采用U型网络结构，此网络包括编码器和解码器两部分，编码器用以下采样并提取图像中有用的细节特征进行编码，解码器用于上采样并解码图像；所述编码器和解码器之间还设置有稠密膨胀网络，所述稠密膨胀网络由稠密膨胀模块和注意力模块组成，分别用于学习图像的局部特征和非局部特征对图像清晰特征的预测，所述注意力模块中引入门限机制；具体的： 将模糊图像送入设计的生成网络中，在生成网络优化训练过程中，对其增加语义目标损失函数和结构目标损失函数的约束，使得生成图像具有和标签图像一致的语义以及结构信息；判别网络将判别的结果反馈给生成网络，驱使生成网络能够生成图像结构较为完整的生成图像；生成网络根据判别网络的反馈更新生成网络的参数进入下一次的迭代训练，生成网络和判别网络以上述描述的方式不断竞争训练，直到生成对抗网络训练收敛； 3设置生成对抗网络模型的目标损失函数：生成网络中的目标损失函数包括图像语义目标损失函数Lcontent、图像结构重建目标损失函数Lgradient；其中，Lcontent保证恢复前后的图像能保持相同的语义内容，Lgradient约束生成图像与清晰图像，在图像结构方面具有一致性；判别网络中的目标损失函数Ladv，Ladv用于完成生成图像与标签图像的判别，以提升判别网络对图像真假的判别学习能力； 4将模糊图像、标签图像输送到生成对抗网络模型中，判别网络用以判别生成图像和标签图像在内容方面的一致性；判别网络将判断得到的结果反馈给生成网络，生成网络和判别网络之间竞争学习，直到达到纳什均衡，生成对抗网络模型收敛；将模糊图像载入到训练收敛的生成网络中，最终得到结构完整的生成图像。

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青海民族大学，其通讯地址为：810007 青海省西宁市城东区八一中路3号；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”。