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龍圖騰網獲悉展訊通信(上海)有限公司申請的專利圖像去模糊方法、裝置和設備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：CN114078096B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202111322563.9，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權圖像去模糊方法、裝置和設備是由翟英明設計研發完成，并于2021-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像去模糊方法、裝置和設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種圖像處理方法、裝置、介質和設備，涉及人工智能領域，用以去除圖像中的移動目標，該方法具體包括：從模糊圖像中提取三個通道的原始圖像信息；分別對三個通道的原始圖像信息進行拉普拉斯變換，以及去均方差計算，得到三個通道分別對應的中間圖像信息；將三個通道分別對應的中間圖像信息取平均，得到所述模糊圖像的模糊度；根據所述模糊圖像的模糊度，選擇對應的深度學習網絡模型對所述模糊圖像進行去模糊操作。

本發明授權圖像去模糊方法、裝置和設備在權利要求書中公布了：1.一種圖像去模糊方法，其特征在于，該方法包括： 從模糊圖像中提取三個通道的原始圖像信息； 分別對三個通道的原始圖像信息進行拉普拉斯變換，以及去均方差計算，得到三個通道分別對應的中間圖像信息； 將三個通道分別對應的中間圖像信息取平均，得到所述模糊圖像的模糊度； 根據所述模糊圖像的模糊度，選擇對應的深度學習網絡模型對所述模糊圖像進行去模糊操作，包括：當所述模糊圖像的模糊度大于或等于設定閾值時，采用逐漸上采樣深度學習網絡模型對所述模糊圖像進行去模糊操作；當所述模糊圖像的模糊度低于所述設定閾值時，采用雙層并行的深度學習網絡模型對所述模糊圖像進行去模糊操作；其中， 所述逐漸上采樣深度學習網絡模型包括第一特征提取分支、第二特征提取分支、全連接模塊和圖像重建分支；所述第一特征提取分支，借鑒ResNet網絡中殘差結構，由多個不同的卷積層組成，每一級卷積層獲取非線性特征映射，最后將每一層進行轉置卷積操作，以從所述模糊圖像中使用上采樣步驟提取第一特征圖；所述第二特征提取分支，借鑒VGGNet網絡塊構造，用于從所述模糊圖像中使用上采樣步驟提取第二特征圖；所述全連接模塊，用于將第一特征圖和第二特征圖進行全連接，得到第三特征圖；所述圖像重建分支，用于將所述模糊圖像與第一特征圖相加得到下一級的第一中間圖像；將所述中間圖像與所述第二特征圖進行相加操作得到下一級的第二中間圖像，最后將經過全連接后得到的第三特征圖與所述第二中間圖像進行相加得到清晰圖像； 所述雙層并行的深度學習網絡模型包括第一層深度學習網絡模型和第二層深度學習網絡模型；所述第一層深度學習網絡模型先將顏色三通道提取出來，分別進行卷積操作，之后通過連接方式將得到顏色三通道的特征進行融合，最后再進一步經過特征提取融合操作得到顏色信息的第一特征圖；所述第二層深度學習網絡模型，采用類似金字塔的結構，用于去模糊操作，得到第二特征圖；所述第一特征圖和所述第二特征圖的疊加結果等于清晰圖像。

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