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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的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：CN119671897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411548693.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法是由薛明龙;闫文超;谢佩琪设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频录制技术领域，尤其涉及基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法。步骤如下：S1:将每5个连续的模糊视频帧利用主干提取每一帧的特征；S2：将S1提取的特征传递给特征融合网络，并形成混合特征；S3：将混合特征通过频域转换器恢复为清晰图像。本发明提供的基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法，通过时空频域融合网络STFFNet，使得使解码后的特征既包含全局信息，又包含局部信息，同时引入频域转换器，能够利用频域中模糊图像和清晰图像之间的差异，并在在频域中计算这种差异，进而能够在基准数据集上达到了最先进的水平；达到了最佳的视觉效果和定量结果。

本发明授权基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法在权利要求书中公布了：1.基于多域信息融合的新型视频去模糊编解码器网络的方法，其特征在于，步骤如下： S1:将每5个连续的模糊视频帧利用主干提取每一帧的特征； S2：将S1提取的特征传递给特征融合网络，并形成混合特征； S3：将混合特征通过频域转换器恢复为清晰图像； 所述S2中，将S1提取的特征传递给特征融合网络，并形成混合特征，步骤如下： 通过差幅块将S1提取的特征形成混合特征； 所述通过差幅块将S1提取的特征形成混合特征，步骤如下： 将中心框架特征和其他四个框架特征分别组合成四组特征集； 分别到Block中学习每组特征之间的差异； 将四组特征差异进行连接并卷积到相应的维数，得到混合特征F； 通过差分放大器来集中帧之间的模糊差异，具体步骤为： 将一对帧的差值表示为一对非中心帧的特征减去中心帧的特征，得到差值信息，表达式如下： ； 其中，为帧，表示第对帧，∈[1,4]，为差值信息； 与GAP支路卷积后的结果构成一个块，经过DA块的四对特征组构成总特征F，表达式如下： ； 所述S3中，将混合特征通过频域转换器恢复为清晰图像，步骤如下： 通过预测图像和地真值分别通过FDC转换为振幅和相位信息； 通过计算预测图像在振幅和相位上与地面真值之间的曼哈顿距离，得到最终的差值，表达式如下： 其中，FDC·表示频域转换器，L1·表示损失函数；表示地真值图像，表示预测图像，和分别表示预测图像的振幅和相位信息，和分别表示地真值图像的振幅和相位信息。

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