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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于改进U-Net的图像去模糊方法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：CN120451003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510936135.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于改进U-Net的图像去模糊方法是由王宇涵;肖蓉设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U-Net的图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进U‑Net的图像去模糊方法，属于医学图像处理技术领域，包括：S1、对医学模糊图像通过三个并行卷积路径进行特征提取，得到多尺度特征图；S2、对多尺度特征图进行特征增强，并对特征增强后的多尺度特征图在同一尺寸下进行特征融合；S3、将融合多尺度特征图输入至完成训练的改进U‑Net网络中，进行深度特征提取与重建，输出得到医学清晰图像。经实验验证，本方法不仅能有效去除图像模糊，还原图像细节，且在不同模糊场景下展现出卓越的泛化性能，在医学图像处理等领域具有极大的应用潜力。

本发明授权一种基于改进U-Net的图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U-Net的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对医学模糊图像通过三个并行卷积路径进行特征提取，得到多尺度特征图； S2、对多尺度特征图进行特征增强，并对特征增强后的多尺度特征图在同一尺寸下进行特征融合； S3、将融合多尺度特征图输入至完成训练的改进U-Net网络中，进行深度特征提取与重建，输出得到医学清晰图像； 其中，所述改进U-Net网络为编码器-解码器结构，所述编码器通过下采样操作逐步扩大感受视野，捕获输入特征图的全局模糊特征，所述解码器通过上采样操作逐步恢复空间细节，并结合动态特征融合机制输出的融合特征实现图像重建，得到医学清晰图像； 在所述改进U-Net网络中，所述编码器包括四个通道数逐步翻倍的下采样模块，所述解码器包括四个与下采样模块一一对应的通道数逐步减半的上采样模块； 每个所述下采样模块的输出还均通过动态融合模块的最后一个上采样模块的输入连接； 所述步骤S3包括以下分步骤： S31、在编码器中，通过四个依次连接的下采样模块对输入的融合多尺度特征图依次进行特征提取，分别得到第一中间特征、第二中间特征、第三中间特征和第四中间特征； S32、对将第一中间特征、第二中间特征、第三中间特征和第四中间特征通过动态特征融合机制进行特征融合，输出融合特征，并输入至解码器中的最后一个上采样模块中； S33、在解码器中，通过四个依次连接的上采样模块的上采样操作逐步恢复融合多尺度特征图的空间细节，并结合融合特征，实现图像重建，得到医学清晰图像； 所述步骤S32中，通过动态特征融合机制进行特征融合的方法具体为： S32-1、利用最大池化操作将第一中间特征、第二中间特征、第三中间特征和第四中间特征统一至最小中间特征的尺度； S32-2、利用1×1卷积操作将尺度统一的第一~第四中间特征的通道数统一至最大尺度中间特征的通道数，得到维度统一的第一~第四中间特征； S32-3、将维度统一的第一~第四中间特征通过权重生成器生成对应的权重向量； S32-4、根据权重向量，将维度统一的第一~第四中间特征进行加权融合，得到融合特征。

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