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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法及装置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：CN114820299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210280228.5，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法及装置是由李子涵;崔光茫;赵巨峰;陈颖设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法，包括如下步骤：S1、构建数据集；S2、将预处理的数据集输入至生成器得到初步复原图像；S3、通过鉴别器判别初步复原图像和真实图像，得到判别结果，鉴别器为马尔科夫判别网络；S4、利用损失函数对生成对抗网络进行优化，得到性能最优的网络结果，得到最佳复原图像，所述生成对抗网络包括生成器和鉴别器；S5、输出复原结果。解决图像信息来源单一造成图像信息丢失的复原过程不可逆及复原效果不清晰问题。

本发明授权一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种非均匀运动模糊超分辨图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建数据集 S1-1、计算互补性最大的图像的旋转角度； S1-1-1、设置非均匀运动模糊图像获取装置，在目标物体与相机直接设置旋转棱镜，其中目标物体、旋转棱镜和相机在同一光轴上； S1-1-2、目标物体光束经旋转棱镜后进入相机镜头，每将棱镜旋转一度获取一张图像，共获取360张原始图像； S1-1-3、对360张原始图像进行预处理，并计算得到互补性最大的图像组合及其旋转角度； S1-2、获取具有高度互补性的高分辨模糊图像及高分辨清晰图像； S1-3、图像预处理构建数据集； S2、将预处理的数据集输入至生成器得到初步复原图像； S3、通过鉴别器判别初步复原图像和真实图像，得到判别结果，鉴别器为马尔科夫判别网络； S4、利用损失函数对生成对抗网络进行优化，得到性能最优的网络结果，得到最佳复原图像，所述生成对抗网络包括生成器和鉴别器； 所述生成器由感知损失函数、对抗损失函数、边缘损失函数和MSE损失函数联合优化得到，所述联合优化的损失函数为： L＝Ladv+Lp+Ledge+LMSE； 所述联合优化方法为： 通过边缘损失函数度量初步复原图像与清晰图像之间的边缘特征的不同，边缘损失函数为： 其中S和Gb分别为真实的清晰图像和初步复原图像，W和H为图像的长和宽，和分别是沿水平方向和垂直方向的梯度运算； 通过MSE损失函数进行优化，MSE损失函数为： 其中L和S分别为初步复原图像和真实的清晰图像，N为S和L的元素数； 通过感知损失函数、对抗损失函数进行优化，感知损失函数度量生成的初步复原图像和对应真实的清晰图像特征之间的整体差异，对抗损失函数使得生成的高质量图像与真实的清晰图像不易区分， 对抗损失函数公式为： 感知损失函数公式为： 其中，IB表示输入的模糊图像，由于网络输入是两张具有高度互补性到的模糊图像，所以将两张图像融合作为IB，IS为真实清晰图像，G表示生成器，D表示判别器，N表示一个批次训练图像的数量； S5、输出复原结果。

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