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龙图腾网获悉宁波永新光学股份有限公司申请的专利一种基于CUDA的反卷积图像复原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：CN117314777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311265153.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于CUDA的反卷积图像复原方法是由郑驰;周思佳;崔志英;张琦;王方;俞俊杰设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CUDA的反卷积图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开李一种基于CUDA的反卷积图像复原方法，特点是：在主机Host分配固定共享内存，在图形处理器内分配Device内存，将采集的原始图像数据存入固定共享内存和Device内存；计算原始图像的截止频率半径；设计所需要的Block线程块数；根据截止频率半径，生成成像系统光学传递函数模板，做傅里叶变换后存入Device内存；对待反卷积处理的原始图像数据进行傅里叶变换，根据上面得到的Block线程块数和傅里叶变换后的光学传递函数模板，对傅里叶变换后的原始图像数据进行反卷积处理计算，得到最终的复原后图像，优点是与传统的反卷积处理相比，在卷积次数相同的情况下，处理时间大大缩短。

本发明授权一种基于CUDA的反卷积图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CUDA的反卷积图像复原方法，其特征在于包含以下步骤： 步骤1：在主机Host分配固定共享内存作为原始图像数据和最终结果图像的暂存区； 步骤2：在图形处理器内分配Device内存用于保存光学传递函数模板、图像数据、傅里叶变换所需的复平面和结果图像数据； 步骤3：以激光为光源，通过光学显微镜配套的图像采集装置进行原始图像采集并将采集的原始图像数据存入所述的固定共享内存和所述的图形处理器的Device内存； 步骤4：根据物镜的数值孔径、原始图像单个像素点物理尺寸、原始图像边长、激光的波长，计算原始图像的截止频率半径； 步骤5：根据数据大小，计算图形处理器运算过程中需要的Thread线程数，设计所需要的Block线程块数； 步骤6：根据步骤4中计算得出的截止频率半径，生成成像系统光学传递函数模板，将该成像系统光学传递函数模板做傅里叶变换后存入所述的图形处理器的Device内存； 步骤7：从所述的固定共享内存中获取待反卷积处理的原始图像数据进行傅里叶变换，在所述的图形处理器对傅里叶变换后的原始图像数据进行反卷积处理计算，其中，在反卷积处理计算中使用步骤6得到的傅里叶变换后的光学传递函数模板，CUDA运算中所用到的Block线程块数由步骤5计算得到，直至得到结果图像数据，将结果图像数据由频域转换到空域，最终得到实平面的结果图像并存储到所述的图形处理器的Device内存； 步骤8：将所述的图形处理器的Device内存中的结果图像拷贝到所述的固定共享内存中，得到最终的复原后图像。

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