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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去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：CN116188313B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202310199043.6，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊方法是由唐述;吳楊設計研發完成，并于2023-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊方法在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于非對稱U?Net網絡的動態場景盲去模糊方法；該方法包括：獲取模糊圖像并將其輸入到編碼器模塊中，得到第一特征圖；采用模糊核逆核估計模塊對第一特征圖進行處理，得到第二特征圖；將第二特征圖輸入到解碼器模塊中，得到三張推理清晰圖像；從三張推理清晰圖像中選擇圖像質量評價指標最高的圖像作為最終的清晰圖像；根據三張推理清晰圖像、真實清晰圖像和真實模糊圖像計算總損失；根據總損失調整模型參數，得到訓練好的基于非對稱U?Net網絡的動態場景盲去模糊模型；本發明實現了動態場景中空間變化模糊圖像的高質量盲復原，同時模型參數數量較小。

本發明授權一種基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊方法，其特征在于，包括：獲取待去模糊的模糊圖像，將模糊圖像輸入到訓練好的基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊模型中，得到清晰的圖像； 基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊模型的訓練過程包括： S1：獲取模糊圖像并將其輸入到編碼器模塊中，得到第一特征圖； S2：采用模糊核逆核估計模塊對第一特征圖進行處理，得到第二特征圖；采用模糊核逆核估計模塊對第一特征圖進行處理的過程包括： 第一特征圖依次經過一層輸入通道與輸出通道均為128的3×3卷積、2個NAFBlock和一層輸入通道為128輸出通道為25的3×3卷積處理后，得到模糊核； 模糊核依次經過一層輸入通道與輸出通道均為25的3×3卷積、2個NAFBlock和一層輸入通道為25輸出通道為49的3×3卷積處理后，得到逆核； 采用自適應濾波器卷積層對第一特征圖和逆核進行處理，得到第二特征圖； S3：將第二特征圖輸入到解碼器模塊中，得到三張推理清晰圖像；從三張推理清晰圖像中選擇圖像質量評價指標最高的圖像作為最終的清晰圖像； S4：根據三張推理清晰圖像、真實清晰圖像和真實模糊圖像計算總損失；根據總損失調整模型參數，得到訓練好的基于非對稱U-Net網絡的動態場景盲去模糊模型；其中，總損失由再模糊損失和多輸出融合損失組成； 計算再模糊損失的公式為： LReBlur＝PSNRBReBlur,↓4BGT 其中，LReBlur表示再模糊損失，BReBlur表示推理模糊圖像，BGT表示真實模糊圖像，↓4表示對圖像進行四倍雙線性插值下采樣； 計算多輸出融合損失的公式為： LMORL＝minPSNRSi,SGT 其中，LMORL表示多輸出融合損失，Si表示第i張推理清晰圖像，SGT表示真實清晰圖像，PSNR表示PSNR損失函數。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2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”。