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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114445289B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111620205.6，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法是由張玉存;姜南賀;李群;付獻斌;高俊華;孔濤設計研發完成，并于2021-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法，屬于計算機視覺領域，所述去運動模糊方法包括：S1、構建紅外圖像數據集，模擬生成紅外圖像的運動模糊圖像，將紅外圖像模糊—清晰圖像對作為訓練數據與測試數據；S2、構建基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊模型，將訓練數據輸入模型進行訓練，用測試數據測試后，獲得訓練好的生成器網絡；所述生成器網絡采用基于縱向通道和動態卷積生成網絡；S3、將待去運動模糊的紅外圖像輸入訓練好的生成器網絡，獲得去運動模糊的紅外圖像。本發明能夠保留圖像中更多的細節信息，避免細節損失，同時增強處理不同模糊場景下的圖像的魯棒性。

本發明授權一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、構建紅外圖像數據集，模擬生成紅外圖像的運動模糊圖像，將紅外圖像模糊-清晰圖像對作為訓練數據與測試數據； S2、構建基于生成對抗網絡的紅外圖像去運動模糊模型，將訓練數據輸入模型進行訓練，用測試數據測試后，獲得訓練好的生成器網絡；所述生成器網絡采用基于縱向通道和動態卷積生成網絡，包括基于縱向通道的編碼器網絡、基于動態卷積的殘差特征提取網絡和基于雙二次線性差值加卷積的譯碼器網絡； 所述基于縱向通道的編碼器網絡包括輸入相同的前向通道和縱向通道；所述前向通道包括第一卷積塊、第二卷積塊、第三卷積塊和第四卷積塊；所述縱向通道包括第一縱向通道、第二縱向通道和第三縱向通道；所述第一卷積塊、第二卷積塊順序連接后的輸出與第一縱向通道的輸出拼接作為第三卷積塊的輸入，第三卷積塊的輸出與第二縱向通道的輸出拼接作為第四卷積塊的輸入，第四卷積塊的輸出與第三縱向通道的輸出拼接作為編碼器網絡的輸出； 所述基于動態卷積的殘差特征提取網絡包括6個相同的殘差模塊；所述殘差模塊包括依次相連的第一動態卷積模塊、第一實例歸一化層、激活函數層、第二動態卷積模塊和第二實例歸一化層；所述第一動態卷積模塊、第二動態卷積模塊均包括依次連接的全局池化層、卷積層、子激活函數層、全連接層和softmax層；所述softmax層輸出的4個不同的參數值π1～π4分別與相應尺寸的權重矩陣W1～W4相乘后相加生成卷積核； S3、將待去運動模糊的紅外圖像輸入訓練好的生成器網絡，獲得去運動模糊的紅外圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街438號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。