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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于增强特征融合机制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：CN116883265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310670874.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于增强特征融合机制的图像去模糊方法是由黄进;杨瑛玮;周瑞;纪婉玉;冯义从;李剑波;郝蕾;包锐;王逢港;王新元设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强特征融合机制的图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强特征融合机制的图像去模糊方法，包括以下步骤：步骤1：建立数据集，包括训练集和测试集；步骤2：建立基于增强特征融合机制的图像去模糊模型，根据训练集进行训练，得到训练后的图像去模糊模型；步骤3：将模糊图像输入训练后的图像去模糊模型，即可而得到去模糊后的图像；本发明方法可以解决图像去模糊过程中的特征融合有效性问题、关键特征丢失问题和特征冗余问题，实现细节更贴近现实的图像去模糊效果。

本发明授权一种基于增强特征融合机制的图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强特征融合机制的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立数据集，包括训练集和测试集； 步骤2：建立基于增强特征融合机制的图像去模糊模型，根据训练集进行训练，得到训练后的图像去模糊模型； 步骤3：将模糊图像输入训练后的图像去模糊模型，即可得到去模糊后的图像； 基于增强特征融合机制的图像去模糊模型以HINet网络结构为基础，包括编码器、增强特征融合模块、受监督的混合注意力模块和解码器； 编码器用于提取图像特征，得到特征图； 增强特征融合模块用于进行阶段1和阶段2的特征融合和网络之间的跳跃连接； 受监督的混合注意力模块用于将阶段1的特征进行学习整合，传递到阶段2中； 解码器用于将特征图与原模糊图像相加生成去模糊图像； 所述受监督的混合注意力模块包括SHAM模块，处理过程如下： 将阶段1的输出结果作为输入，经过卷积进行降维，与原模糊图像相加，得到去模糊图像； 通过卷积对特征图进行升维，将特征图同时做以下处理： 第一种：对特征图进行通道维度上的最大池化和平均池化，压缩为两个单通道特征图，将两个单通道特征图进行拼接，卷积压缩为一张得到空间注意力权重图； 第二种：对特征图进行全局平均池化将每张特征图的值概况为一个平均值，依次通过卷积、激活函数、卷积、Sigmoid函数生成通道注意力权重图； 将卷积后的输入图像分别乘以空间注意力权重图和通道注意力权重图，拼接后卷积，再与输入特征图相加进入到阶段2。

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