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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种图像去模糊网络模型、旋转体振动位移视觉测量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：CN116309123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310112132.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种图像去模糊网络模型、旋转体振动位移视觉测量方法是由王森;何奇轩;祝阳;柳小勤;刘韬;刘畅;王庆健设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去模糊网络模型、旋转体振动位移视觉测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像去模糊网络模型、旋转体振动位移视觉测量方法，模型包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征融合模块、多尺度特征提取模块、密集残差模块、RDM模块、注意力机制。将本发明提出的去模糊网络模型用于视觉测振的数据收集阶段，能提高图像数据清晰度和对图像数据进行特征增强，有效降低了对图像数据采集所需相机的帧率和分辨率等性能要求；进一步通过对比Ground‑Truth图像数据生成的位移信号图、经过本发明处理后的图像数据生成的位移信号图和模糊图像数据生成的位移信号图，证明了本发明的实际工程应用价值。

本发明授权一种图像去模糊网络模型、旋转体振动位移视觉测量方法在权利要求书中公布了：1.一种图像去模糊网络模型的构建方法，其特征在于，包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征融合模块、多尺度特征提取模块、密集残差模块、RDM模块、注意力机制；以模糊图像作为第一浅层特征提取模块的输入，以模糊图像经第一下采样操作的输出作为第一深层特征提取模块的输入，以模糊图像经第二下采样操作的输出第二深层特征提取模块的输入，第一浅层特征提取模块的输出通过第一密集残差模块获得第一结构体融合特征图；第一密集残差模块与第一特征融合模块之间添加第二浅层特征提取模块，第二浅层特征提取模块的输出、第一深层特征提取模块的输出作为第一特征融合模块的输入，第一特征融合模块的输出通过第二密集残差模块获得第二结构体融合特征图；第二密集残差模块与第二特征融合模块之间添加第三浅层特征提取模块，第三浅层特征提取模块的输出、第二深层特征提取模块的输出作为第二特征融合模块的输入，第二特征融合模块的输出通过第三密集残差模块获得第三结构体融合特征图；第一、二、三结构体融合特征图作为第一多尺度特征提取模块、第二多尺度特征提取模块的输入，第三密集残差模块、第四密集残差模块之间添加注意力机制，第四密集残差模块的输出作为RDM模块的输入，RDM模块的输出、第二多尺度特征提取模块的输出通过聚合后作为第五密集残差模块的输入，第一多尺度特征提取模块的输出、第五密集残差模块的输出聚合后作为第四浅层特征提取模块的输入，第四浅层特征提取模块与第五浅层特征提取模块之间添加第六密集残差模块，第五浅层特征提取模块的输出与模糊图像相加，获得去模糊图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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