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龙图腾网获悉泉州职业技术大学申请的专利基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法及系统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：CN120953121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511474235.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法及系统是由李俊;高银;郭霏霏;李红云;陈凯斌设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法及系统，对待处理图像进行恢复，得到初始中间图像，并基于初始中间图像，生成几何先验图；最终将待处理图像、初始中间图像以及几何先验图输入至条件扩散模型，得到条件扩散模型输出的待处理图像对应的去模糊图像。该方法利用对待处理图像进行初步恢复得来的初始中间图像，显式地构造几何先验图作为几何引导信号，可有效规避从待处理图像中直接获取几何先验所引发的误导问题，打破“偏差先验—错误恢复”的闭环。而且，该方法中无需针对具体模糊类型重新训练模型或数据适配，可在未知场景下具备零样本泛化能力，具备极强的通用性与实用性。

本发明授权基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于几何先验与条件扩散的零样本图像去模糊方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像； 对所述待处理图像进行恢复，得到初始中间图像，并基于所述初始中间图像，生成几何先验图； 将所述待处理图像、所述初始中间图像以及所述几何先验图输入至条件扩散模型，得到所述条件扩散模型输出的所述待处理图像对应的去模糊图像； 所述基于所述初始中间图像，生成几何先验图，包括： 将所述初始中间图像作为当前图像，分别对所述待处理图像和所述当前图像进行单目深度估计，确定所述待处理图像的第一深度图以及所述当前图像的第二深度图； 计算所述待处理图像的第一深度图和所述当前图像的第二深度图的整体差异，并基于所述整体差异，确定自适应阈值； 若所述整体差异大于所述自适应阈值，则基于所述待处理图像、所述当前图像的第二深度图以及所述当前图像的前一图像的第二深度图，对所述当前图像进行引导更新，得到更新后的图像； 将所述更新后的图像作为所述当前图像，迭代进行上述过程，直至所述整体差异小于等于所述自适应阈值或者达到预设迭代轮次，将所述当前图像的第二深度图作为所述几何先验图； 所述条件扩散模型包括控制网络、预训练模型编码器、编解码模块以及去噪扩散隐式模型； 所述将所述待处理图像、所述初始中间图像以及所述几何先验图输入至条件扩散模型，得到所述条件扩散模型输出的所述待处理图像对应的去模糊图像，包括： 将所述几何先验图输入至所述控制网络，得到所述控制网络输出的几何控制特征； 将所述初始中间图像输入至所述预训练模型编码器，得到所述预训练模型编码器输出的感知内容特征； 将所述待处理图像、所述几何控制特征以及所述感知内容特征输入至所述编解码模块，得到所述编解码模块输出的噪声估计； 将所述噪声估计输入至所述去噪扩散隐式模型，得到所述去噪扩散隐式模型输出的所述去模糊图像。

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