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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种对脉冲噪声鲁棒的盲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：CN120339121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510819551.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种对脉冲噪声鲁棒的盲图像去模糊方法是由蔡志丹;方明;李喆;明锦翼设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对脉冲噪声鲁棒的盲图像去模糊方法在说明书摘要公布了：一种对脉冲噪声鲁棒的盲图像去模糊方法。属于计算机视觉与图像处理技术领域。其解决了在模糊核未知且图像受脉冲噪声污染时，传统方法难以平衡噪声抑制与细节保留，导致复原图像失真的技术问题。使用了由粗到细的模糊核估计方式，建立模糊图像由粗到细的图像金字塔；对第层退化图像估计其模糊核，将进行上采样以获得第层模糊核的初值，对更新其模糊核，重复进行交替迭代优化，并且通过在盲图像去模糊模型中对稀疏对数先验约束，稳定噪声检测过程，避免极端权重值影响，并结合FFT加速计算，降低时间复杂度，总体方法提升了复杂场景下的模糊核估计精度。

本发明授权一种对脉冲噪声鲁棒的盲图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种对脉冲噪声鲁棒的盲图像去模糊方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、建立含有脉冲噪声的模糊图像由粗到细的图像金字塔； S2、初始化模糊核，对采用交替优化算法求解出对应的模糊核； S3、对进行上采样，将的上采样结果作为的初始化模糊核，对采用交替优化算法求解出对应的模糊核； S4、采用与步骤S3相同的方式，逐步得到对应的模糊核； S5、通过模糊核求解出潜在的清晰图像； 所述交替优化算法具体为： S21、设定盲图像去模糊模型，所述模型中包括数据拟合项、图像正则化项、模糊核正则化项、权重矩阵稀疏约束项和权重矩阵分布约束项； S22、初始化盲图像去模糊模型的权重矩阵； S23、固定模糊核，通过快速傅里叶变换更新潜在的清晰图像； S24、固定潜在的清晰图像，更新模糊核，得到更新后的模糊核； S25、通过潜在的清晰图像和更新后的模糊核更新权重矩阵； 所述盲图像去模糊模型具体为： ； 其中，表示范数，表示范数，表示Hadamard乘积，表示梯度算子，、、和表示权重项，表示由粗到细的图像金字塔中的任一个。

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