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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120355624B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510854912.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法是由李建宏;梁彥;何光強(qiáng);方可;袁妙琴;諶飛雨;鄭輝;李龍妍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明將RGB圖像拆分為通道圖像，分別獲取各通道圖像的疑似模糊區(qū)域；根據(jù)疑似模糊區(qū)域位置提取鄰域多方位圖像區(qū)域，基于頻譜差距篩選得到有效模糊區(qū)域；依據(jù)多方位圖像區(qū)域與有效模糊區(qū)域的頻譜差距調(diào)整模糊區(qū)域頻譜，得到兩個(gè)模糊調(diào)節(jié)區(qū)域；用多方位圖像區(qū)域替換有效模糊區(qū)域在頻譜原點(diǎn)上的幅值，得到兩個(gè)亮度調(diào)整的有效模糊區(qū)域；通過(guò)復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理兩個(gè)模糊調(diào)節(jié)區(qū)域和兩個(gè)亮度調(diào)整的有效模糊區(qū)域，得到復(fù)原區(qū)域；最后拼接各通道復(fù)原區(qū)域，獲得RGB復(fù)原圖像。該方法通過(guò)多維度頻譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，提升了圖像模糊區(qū)域的復(fù)原精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像復(fù)原方法，其特征在于，包括以下步驟： 將RGB圖像拆分為R、G、B通道圖像； 分別對(duì)每個(gè)通道圖像獲取疑似模糊區(qū)域； 在每個(gè)通道圖像中根據(jù)疑似模糊區(qū)域位置，提取鄰域多個(gè)方位的圖像區(qū)域，基于圖像區(qū)域與疑似模糊區(qū)域在頻譜上的差距，對(duì)疑似模糊區(qū)域進(jìn)行篩選，得到有效模糊區(qū)域； 根據(jù)不同方位的圖像區(qū)域和有效模糊區(qū)域在頻譜上的差距，對(duì)模糊區(qū)域的頻譜進(jìn)行調(diào)整，得到兩個(gè)模糊調(diào)節(jié)區(qū)域： 計(jì)算四個(gè)方位的圖像區(qū)域頻譜的高頻分量的幅度均值，得到鄰域高頻幅度均值； 計(jì)算四個(gè)方位的圖像區(qū)域頻譜的低頻分量的幅度均值，得到鄰域低頻幅度均值； 計(jì)算模糊區(qū)域的頻譜中高頻分量的幅度均值，得到模糊高頻幅度均值，計(jì)算模糊區(qū)域的頻譜中低頻分量的幅度均值，得到模糊低頻幅度均值； 采用模糊高頻幅度均值減去鄰域高頻幅度均值，得到高頻幅度差，采用模糊低頻幅度均值減去鄰域低頻幅度均值，得到低頻幅值差； 采用模糊區(qū)域頻譜的高頻分量中每個(gè)幅值減去高頻幅度差，得到調(diào)整高頻分量，采用模糊區(qū)域頻譜的低頻分量中每個(gè)幅值減去低頻幅度差，得到調(diào)整低頻分量； 對(duì)調(diào)整高頻分量和調(diào)整低頻分量進(jìn)行傅里葉反變換，得到模糊調(diào)節(jié)區(qū)域； 采用不同方位的圖像區(qū)域替換有效模糊區(qū)域在頻譜原點(diǎn)上的幅值，得到兩個(gè)亮度調(diào)整的有效模糊區(qū)域； 采用復(fù)原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)兩個(gè)模糊調(diào)節(jié)區(qū)域和兩個(gè)亮度調(diào)整的有效模糊區(qū)域進(jìn)行處理，得到復(fù)原區(qū)域； 將R、G、B通道對(duì)應(yīng)的復(fù)原區(qū)域進(jìn)行拼接，得到RGB復(fù)原圖像。

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