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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于记忆扩散网络的视频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：CN120147182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510212321.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于记忆扩散网络的视频去模糊方法是由李辉;刘其闯;高自强;陈荣;郝立颖;郭世凯设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于记忆扩散网络的视频去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于记忆扩散网络的视频去模糊方法，本发明方法的核心包括去模糊分支和扩散分支。去模糊分支具有双向循环结构，并维护一个包含特定更新机制的精简有效的记忆库，其能有效利用视频帧间的时空关系而进一步保证最终去模糊视频中各帧之间的时间一致性。而扩散分支包含一个轻量级的扩散网络来生成多尺度扩散先验特征。本发明通过结合扩散网络生成的扩散先验改善了现有回归模型作用于视频去模糊的效果。构建了一个精简有效的记忆库筛选和存储时间帧信息来准确捕捉模糊视频中复杂的时空局部关系以实现更细粒度的去模糊，设计特定的记忆更新算法用来刷新记忆库，实现更好地利用连续视频帧间的时空信息并保证各帧之间的时间一致性。

本发明授权一种基于记忆扩散网络的视频去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆扩散网络的视频去模糊方法，其特征在于，包括： S1、选择公开的视频去模糊数据集作为真值，利用残差密集块对输入的模糊视频帧进行预处理，并下采样以得到最初的下采样特征xi； S2、将模糊输入帧和对应的GroundTruth帧拼接在一起，经潜在编码器编码后进行扩散正向加噪过程生成随机噪声，然后再由扩散去噪网络反向去噪以生成多尺度扩散先验特征 S3、将步骤S1得到的下采样特征xi送到特征编码器中编码以得到多尺度编码特征；在编码期间，将步骤S2生成的多尺度扩散先验特征经分层集成模块融合到编码器中； S4、在解码之前，利用步骤S3得到的多尺度编码特征构建查询健Key，以生成Query进行记忆库的记忆特征检索，并将检索出的记忆特征、维持的瞬时感知记忆以及第三尺度的编码特征一起送到记忆解码器中以增强前期的编码特征； S5、将步骤S4中增强的编码特征输入到特征解码器中解码，得到多尺度解码特征； S6、将得到的第一个尺度的解码特征、前一步循环特征提取模块提取的特征和最初的下采样特征一起输入到循环特征提取模块中以进一步增强解码特征； S7、将前期的编码特征、增强的解码特征与最初的下采样特征一起输入到目标帧重建模块以重建目标帧，再经转置卷积上采样并与原始模糊输入融合，得到最终的去模糊结果； S8、利用L1Charbonnier损失和扩散过程中的L1损失来对整个网络进行联合训练。

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