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龙图腾网获悉展讯通信(上海)有限公司申请的专利图像去模糊方法、装置和设备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：CN114078096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111322563.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权图像去模糊方法、装置和设备是由翟英明设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去模糊方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像处理方法、装置、介质和设备，涉及人工智能领域，用以去除图像中的移动目标，该方法具体包括：从模糊图像中提取三个通道的原始图像信息；分别对三个通道的原始图像信息进行拉普拉斯变换，以及去均方差计算，得到三个通道分别对应的中间图像信息；将三个通道分别对应的中间图像信息取平均，得到所述模糊图像的模糊度；根据所述模糊图像的模糊度，选择对应的深度学习网络模型对所述模糊图像进行去模糊操作。

本发明授权图像去模糊方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种图像去模糊方法，其特征在于，该方法包括： 从模糊图像中提取三个通道的原始图像信息； 分别对三个通道的原始图像信息进行拉普拉斯变换，以及去均方差计算，得到三个通道分别对应的中间图像信息； 将三个通道分别对应的中间图像信息取平均，得到所述模糊图像的模糊度； 根据所述模糊图像的模糊度，选择对应的深度学习网络模型对所述模糊图像进行去模糊操作，包括：当所述模糊图像的模糊度大于或等于设定阈值时，采用逐渐上采样深度学习网络模型对所述模糊图像进行去模糊操作；当所述模糊图像的模糊度低于所述设定阈值时，采用双层并行的深度学习网络模型对所述模糊图像进行去模糊操作；其中， 所述逐渐上采样深度学习网络模型包括第一特征提取分支、第二特征提取分支、全连接模块和图像重建分支；所述第一特征提取分支，借鉴ResNet网络中残差结构，由多个不同的卷积层组成，每一级卷积层获取非线性特征映射，最后将每一层进行转置卷积操作，以从所述模糊图像中使用上采样步骤提取第一特征图；所述第二特征提取分支，借鉴VGGNet网络块构造，用于从所述模糊图像中使用上采样步骤提取第二特征图；所述全连接模块，用于将第一特征图和第二特征图进行全连接，得到第三特征图；所述图像重建分支，用于将所述模糊图像与第一特征图相加得到下一级的第一中间图像；将所述中间图像与所述第二特征图进行相加操作得到下一级的第二中间图像，最后将经过全连接后得到的第三特征图与所述第二中间图像进行相加得到清晰图像； 所述双层并行的深度学习网络模型包括第一层深度学习网络模型和第二层深度学习网络模型；所述第一层深度学习网络模型先将颜色三通道提取出来，分别进行卷积操作，之后通过连接方式将得到颜色三通道的特征进行融合，最后再进一步经过特征提取融合操作得到颜色信息的第一特征图；所述第二层深度学习网络模型，采用类似金字塔的结构，用于去模糊操作，得到第二特征图；所述第一特征图和所述第二特征图的叠加结果等于清晰图像。

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