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龙图腾网获悉龙兴(杭州)航空电子有限公司申请的专利模糊图像去模糊方法及系统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：CN120746892B 。

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：202511241984.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权模糊图像去模糊方法及系统是由潘超;王婧;郏锐;黄丹;沈莉婷设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本模糊图像去模糊方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模糊图像去模糊方法及系统，通过使用特征增强和不同扩张因子的Transformer，该模块使模型能够更充分地学习模糊图像中的全局信息和局部信息，这有助于捕捉图像中的远程依赖关系以及细微的局部细节，摒弃常用的激活函数，采用特征增强模块替代，增强了网络的灵活性和强大的泛化能力，将高频信息和低频信息分别处理后融合到原始模糊图像中，为去模糊提供了指导，有助于提高最终输出图像的质量，通过对不同频率的信息进行精细处理和融合，该模块有助于模型更好地平衡全局信息与局部信息、高频信息与低频信息之间的关系。

本发明授权模糊图像去模糊方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种模糊图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：输入原始模糊图像，将需要去模糊处理的原始模糊图像输入处理网络，并分成两路； 步骤S2：下采样和离散余弦变换，对原始模糊图像进行下采样产生小尺度的模糊图像，使用离散余弦变换将小尺度的原始图像划分为高频分量和低频分量； 步骤S3：特征提取，将分离出的高频分量和低频分量分别送入编解码器，进行处理，得到高频分量特征和低频分量特征； 步骤S4:多频率特征融合，对编解码器处理后的高频分量特征和低频分量特征执行上采样，恢复到原始图像尺寸，把恢复至原始尺寸的高频特征、低频特征与经过编码器处理过的原始尺度模糊图像进行整合，使特征深度融合； 步骤S5：模型优化，通过损失函数计算模型的总损失，对模型进行优化，平衡全局信息与局部信息、高频信息与低频信息； 通过损失函数计算模型的总损失，通过以下方式： 将损失函数分为内容损失、频率损失和Charbonnier损失，分别计算内容损失、频率损失和Charbonnier损失，将三种损失分别与对应的权重相乘后相加，得到模型的总损失； 步骤S6：输出去模糊图像，融合后的特征输入解码器中学习，输出去模糊后的图像； 步骤S7：通过峰值信噪比、结构相似性指数指标评估模型性能，并根据实验结果调整网络参数。

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