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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于生成对抗网络的红外图像去运动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：CN114445289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111620205.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法是由张玉存;姜南贺;李群;付献斌;高俊华;孔涛设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法，属于计算机视觉领域，所述去运动模糊方法包括：S1、构建红外图像数据集，模拟生成红外图像的运动模糊图像，将红外图像模糊—清晰图像对作为训练数据与测试数据；S2、构建基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊模型，将训练数据输入模型进行训练，用测试数据测试后，获得训练好的生成器网络；所述生成器网络采用基于纵向通道和动态卷积生成网络；S3、将待去运动模糊的红外图像输入训练好的生成器网络，获得去运动模糊的红外图像。本发明能够保留图像中更多的细节信息，避免细节损失，同时增强处理不同模糊场景下的图像的鲁棒性。

本发明授权一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建红外图像数据集，模拟生成红外图像的运动模糊图像，将红外图像模糊-清晰图像对作为训练数据与测试数据； S2、构建基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊模型，将训练数据输入模型进行训练，用测试数据测试后，获得训练好的生成器网络；所述生成器网络采用基于纵向通道和动态卷积生成网络，包括基于纵向通道的编码器网络、基于动态卷积的残差特征提取网络和基于双二次线性差值加卷积的译码器网络； 所述基于纵向通道的编码器网络包括输入相同的前向通道和纵向通道；所述前向通道包括第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块和第四卷积块；所述纵向通道包括第一纵向通道、第二纵向通道和第三纵向通道；所述第一卷积块、第二卷积块顺序连接后的输出与第一纵向通道的输出拼接作为第三卷积块的输入，第三卷积块的输出与第二纵向通道的输出拼接作为第四卷积块的输入，第四卷积块的输出与第三纵向通道的输出拼接作为编码器网络的输出； 所述基于动态卷积的残差特征提取网络包括6个相同的残差模块；所述残差模块包括依次相连的第一动态卷积模块、第一实例归一化层、激活函数层、第二动态卷积模块和第二实例归一化层；所述第一动态卷积模块、第二动态卷积模块均包括依次连接的全局池化层、卷积层、子激活函数层、全连接层和softmax层；所述softmax层输出的4个不同的参数值π1～π4分别与相应尺寸的权重矩阵W1～W4相乘后相加生成卷积核； S3、将待去运动模糊的红外图像输入训练好的生成器网络，获得去运动模糊的红外图像。

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