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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质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：CN119494945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510072061.7，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质是由周中;李世帅;周诗荣;李洪昌;李振潇;卢王豪;王书诺;隋玉超设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质，本发明方法包括快速通道混洗网络和多分支特征融合模块，本发明采用快速通道混洗网络替换替换DeblurGAN‑V2网络中的主干网络，所述快速通道混洗网络减少了计算复杂度，同时保持较高的准确度和效率，所述快速通道混洗网络包括傅里叶卷积，傅里叶卷积可以在频域上进行全局运算，通过在频域上执行部分卷积操作，使得每一层卷积具有更大的感受野，更好地恢复图像中的细节信息。本发明利用多分支特征融合模块替代DeblurGAN‑V2中特征金字塔的自下而上特征融合部分，简化了网络结构，提高了特征融合效率，提升了网络的整体去模糊性能。

本发明授权一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道病害图像去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构造数据集，获取隧道表面包含病害的图像，并对其中的清晰图像进行人工模糊处理，得到模糊图像，构造清晰图像与模糊图像一一对应的数据集；S2：构造隧道病害图像快速去模糊算法，选取DeblurGAN-V2作为基本网络框架，基本网络框架包括判别器和生成器，利用融合傅里叶卷积的快速通道混洗网络替换基本网络框架中的主干网络，并使用多分支特征融合模块替代基本网络框架中特征金字塔的自下而上特征融合部分，得到隧道病害图像快速去模糊算法；S3：采用数据集训练所述隧道病害图像快速去模糊算法，得到图像去模糊模型；S4：将隧道内部采集的模糊图像，输入图像去模糊模型中，去除隧道内病害图像的运动模糊；所述快速通道混洗网络包括至少三组连续设置的基本单元和下采样单元，用于对输入的特征进行提取和融合，并至少输出五个不同尺寸的特征层；所述基本单元将输入特征图在通道维度平均分成第一左分支和第一右分支，第一左分支不作处理进行同等映射，第一右分支包括依次连接的1×1傅里叶卷积、3×3深度可分离卷积以及1×1傅里叶卷积，利用连接操作将第一左分支和第一右分支的输出特征图连接起来，得到连接结果，对连接结果进行通道混洗，完成两个分支之间的信息交流。

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