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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利图像清晰度评估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：CN121147229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511697771.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像清晰度评估方法是由朱恒;孙立国;刘沛;成程;李广福;周士胜设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像清晰度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像清晰度评估方法，包括：获取原始图像及光学调制传递函数；基于原始图像及光学调制传递函数，生成多尺度基线清晰度响应集、信息‑物理清晰度核、不确定度度量及证据向量；基于证据向量，估计失效后验概率；基于失效后验概率与不确定度度量，生成门控权重；应用失效后验概率与门控权重，对多尺度基线清晰度响应集与信息‑物理清晰度核执行失效后验耦合处理，生成最终清晰度评估结果。耦合处理优选地包括施加解析偏差校正与执行跨尺度择带。本发明通过失效后验耦合机制，提高了在复杂场景下的评估鲁棒性。

本发明授权图像清晰度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种图像清晰度评估方法，其特征在于，包括： 获取原始图像及光学调制传递函数； 基于原始图像及光学调制传递函数，生成多尺度基线清晰度响应集、信息-物理清晰度核、不确定度度量及证据向量； 基于证据向量，估计失效后验概率； 基于失效后验概率与不确定度度量，生成门控权重； 应用失效后验概率与门控权重，对多尺度基线清晰度响应集与信息-物理清晰度核执行失效后验耦合处理，生成最终清晰度评估结果； 其中，基于证据向量，估计失效后验概率，包括： 对待评估目标与预存储的参考目标的证据向量，执行稳健标准化与异常值裁剪处理； 应用排序自监督学习，通过最小化排序损失函数来优化估计模型，排序损失函数用于最大化参考目标的非失效概率与待评估目标的非失效概率之间的裕度； 在估计模型训练中，结合域自适应正则化，解算并输出失效后验概率； 应用失效后验概率与门控权重，对多尺度基线清晰度响应集与信息-物理清晰度核执行失效后验耦合处理，包括： 监测失效后验概率； 当失效后验概率指示高失效风险时，对多尺度基线清晰度响应集中的对应响应，施加解析偏差校正，产出纠偏后的基线清晰度响应； 应用门控权重，融合纠偏后的基线清晰度响应与信息-物理清晰度核，生成最终清晰度评估结果。

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