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龙图腾网获悉山西潞安环保能源开发股份有限公司;河南理工大学申请的专利基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊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：CN117011184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311024126.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊方法是由郭涛;赵垒;刘剑;侯旭斌;王东平;申志勇;李清艳;刘群坡;卢志伟;王满利;苏发强设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊方法，包括构建残差注意力模块RAM，利用坐标注意力抓取关键特征，提高对图像相对模糊区域的关注度，增加网络的表征能力；构建基于注意力残差的特征金字塔结构RA‑FPN，利用自下而上的金字塔结构增加特征图中的细节特征，并通过编码解码实现图像的去模糊；采用多尺度高效通道注意力MECA特征融合结构，引入高效通道注意力ECA模块，增大网络的感受野，利用注意力模型抓取关键特征，提高模型对于图像细节的恢复能力，使得本发明解决了SRN网络利用残差块进行特征提取容易产生特征冗余导致的图像局部去模糊效果差的问题。

本发明授权基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度注意力特征融合的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建残差注意力模块RAM，利用坐标注意力抓取关键特征，提高对图像相对模糊区域的关注度，增加网络的表征能力；所述残差注意力模块RAM通过残差结构减少卷积过程中特征丢失的同时，再利用坐标注意力CA模块关注特征图的通道、方向以及细节信息，且利用两个一维的全局平均池化分别将特征层沿高和宽两个方向聚合为两个独立的方向感知特征图，提高对图像相对模糊区域的关注度，增加网络的表征能力，从而提高网络的去模糊效果； S2、构建基于注意力残差的特征金字塔结构RA-FPN，利用自下而上的金字塔结构增加特征图中的细节特征，并通过编码解码实现图像的去模糊；所述基于注意力残差的特征金字塔结构RA-FPN将浅层分辨率较高的细节特征与深层语义信息融合，从而减少了卷积过程中特征信息的丢失，加强了高层特征的表征能力，提升网络的性能和对图像细节的恢复能力； S3、构建多尺度高效通道注意力MECA特征融合结构，引入高效通道注意力ECA模块，增大网络的感受野，利用注意力模型抓取关键特征，提高模型对于图像细节的恢复能力； S4、在基于注意力残差的特征金字塔结构RA-FPN和多尺度高效通道注意力MECA特征融合结构的基础上，构建多尺度注意力特征融合模型MAFF-SRN，实现对图像的去模糊处理。

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山西潞安环保能源开发股份有限公司;河南理工大学，其通讯地址为：046011 山西省长治市城北东街65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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