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！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置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：CN116468617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211660443.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置及方法是由陈子逸;崔光茫;赵巨峰设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能车载成像仪场景清晰化复原方法，包括：获取模糊‑清晰数据集对；图像增强；构建网络结构；计算损失函数；训练并测试；智能车落地应用。该方法设计的车载装置和图像复原技术致力于拍摄的非均匀运动的铁轨图像，原始的图像存在模糊伪影，振铃效应，后续的铁轨表面异常检测效率极低。经过Strformer网络恢复出来的图像，清晰度大幅度提高。通过计算测试图像中PSNR和SSIM发现，图像质量已经达到了一个高水平，和清晰图像几乎没有区别。经过实验发现，恢复出来的图像大大提升了缺陷检测的效率，提高了智能车的效率，降低大量维修成本。

本发明授权一种智能车载成像仪场景清晰化复原装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能车载成像仪场景清晰化复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取模糊-清晰数据集； 步骤二：将训练图像进行相同的图像增强操作，包括图像随机水平反转、随机垂直反转、随机旋转90度； 步骤三：搭建Strformer网络进行图像复原工作； 所述Strformer网络包括局部模糊特征提取模块、模糊信息交互网络、全局模糊特征复原模块，所述局部模糊特征提取模块包括3个卷积层和6个残差连接块；模糊信息交互网络包括12块Transformer变体结构；全局模糊特征复原模块包括2个卷积层，2个转置卷积层和6个残差连接块，其中在每一个卷积层和残差连接的输出部分都加入LeakyReLU激活函数，将原始输入的图像信息通过残差连接与整个网络的输出结合，将局部模糊特征提取模块的每一层通过残差连接与全局模糊特征复原模块的每一层结合； 步骤四：计算损失并输出处理结果 所述损失函数选取Charbonnier损失、边缘损失和对比损失作为联合损失函数，联合损失函数计算公式为： Lloss＝Lchar+λ1Ledge+λ2Lcon 其中Lloss为联合损失，Lchar为Charbonnier损失，Ledge为边缘损失，Lcon为对比损失，λ1，λ2为系数； 步骤五：网络训练和测试 训练时，将图像增强操作后的数据集中的模糊图像输入Strformer网络，将处理后的图像输入网络进行训练； 测试时，读取训练的最后一次更新的网络权重和模型，选用SSIM和PSNR来计算复原图像和真实清晰图像之间的差异，将这两个值作为评价指标验证模型的有效性。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。