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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于时空频率感知的深度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：CN116993623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202311190096.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于时空频率感知的深度图像去模糊方法是由赵峰;朱齐设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空频率感知的深度图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像去模糊技术领域，公开了一种基于时空频率感知的深度图像去模糊方法，将频率‑时间信息整合到视频去模糊框架，将连续的模糊帧输入到完成训练的视频去模糊框架中，在清晰图像的指导下，还原复原图像；视频去模糊框架依次包括空间‑频率特征提取模块、谱先验引导的对齐模块、时序能量注意力模块；本发明分别在空间域和频域重新审视模糊‑锐利对之间的差异，然后沿着时间维度展开模糊‑清晰图像对在频谱上的能量信息。

本发明授权一种基于时空频率感知的深度图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空频率感知的深度图像去模糊方法，将频率-时间信息整合到视频去模糊框架，将2N+1个连续的模糊帧Bt+i,i＝0,±1,±2,…,±N输入到完成训练的视频去模糊框架中，在清晰图像St的指导下，得到复原图像It；t表示当前时刻；视频去模糊框架包括空间-频率特征提取模块、谱先验引导的对齐模块、时序能量注意力模块；模糊帧Bt+i通过若干层卷积层后得到初始特征空间-频率特征提取模块包括空间分支和频率分支，空间-频率特征提取模块的输入为初始特征输出的特征为空间分支采用了若干卷积来捕获空间内容和细节；频率分支负责模糊退化建模，并通过离散傅里叶变换将输入特征分成幅度谱和相位谱；空间分支和频率分支融合后得到输出的特征将特征输入谱先验引导的对齐模块，输出对齐特性谱先验引导的对齐模块首先采用傅里叶变换来获取空间特性的频谱，由于频谱上包含了运动方向的信息，因此在提取到的频谱特征的引导下，特征能够被用于实现对齐；对齐部分采用一个可形变卷积以及图像金字塔策略来从第t+i帧的特性中隐式地学习到第t帧的特性的变形函数；时序能量注意力模块，将对齐特性输入到时序能量注意力模块，时序能量注意力模块将相邻帧中的较清晰的区域并聚合到复原图像中，并在空间和频率信息的指导下，多帧信息被融合并输出融合特征融合特征经过空间-频率特征提取模块以及若干个卷积层得到最终的复原图像It；通过使用空间损失和频率损失来衡量恢复图像It和清晰图像St之间的差异，来训练视频去模糊框架；其中，空间损失Lspa为在空间域中采用的Charbonnier惩罚函数；频率损失由来自地面真实幅度的监督Lspec和来自能量光谱的监督Lener所组成。

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