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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质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：CN116823642B 。

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：202310649823.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质是由张登银;鲍一飞;英俊豪;陈灿;周超设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质，包括获取待去运动模糊的模糊图像；将所获取的模糊图像输入预先构建并训练好的基于多尺度特征融合模块与局部通道信息交互模块的图像运动模糊去除模型中，获得清晰图像；其中，所述图像运动模糊去除模型是通过多尺度特征融合模块提取不同空间尺度和不同频率的特性信息后进行特征融合，并通过局部通道信息交互模块将融合后的特征图以一维卷积的方式进行局部通道信息交互，再采用数据集以基于对抗损失与内容损失的损失函数最小为目标训练获得的。本发明能够有效消除伪影和恢复纹理细节，进一步提高了图像的清晰度。

本发明授权一种图像运动模糊去除方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像运动模糊去除方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待去运动模糊的模糊图像； 将所获取的模糊图像输入预先构建并训练好的基于多尺度特征融合模块与局部通道信息交互模块的图像运动模糊去除模型中，获得清晰图像； 其中，所述图像运动模糊去除模型是通过多尺度特征融合模块提取不同空间尺度和不同频率的特性信息后进行特征融合，并通过局部通道信息交互模块将融合后的特征图以一维卷积的方式进行局部通道信息交互，再采用数据集以基于对抗损失与内容损失的损失函数最小为目标训练获得的； 所述局部通道信息交互模块包括全局平均池化层和一维卷积层； 所述融合后的特征图以一维卷积的方式进行局部通道信息交互的步骤包括： 获取多尺度特征融合模块输出的融合特征图； 利用全局平均池化层对所述融合特征图进行全局平均池化GAP操作，其表达式为： ； 式中，表示将融合特征图进行全局平均池化，，表示融合特征图的宽和高，表示融合特征图中第行第列的像素值，输出用表示； 通过一维卷积层将全局平均池化后的输出进行局部通道信息的交互，其表达式为： ； 式中，表示交互后的通道注意力权重，表示一维卷积核，为卷积核的大小，表示Sigmod激活函数； 将所述通道注意力权重与融合特征图相乘，以赋予融合特征图通道注意力，获得信息交互特征图。

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