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龙图腾网获悉四川职业技术学院申请的专利一种基于复原神经网络模型的图像复原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：CN120355624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510854912.3，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于复原神经网络模型的图像复原方法是由李建宏;梁彦;何光强;方可;袁妙琴;谌飞雨;郑辉;李龙妍设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复原神经网络模型的图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复原神经网络模型的图像复原方法，属于图像处理技术领域。本发明将RGB图像拆分为通道图像，分别获取各通道图像的疑似模糊区域；根据疑似模糊区域位置提取邻域多方位图像区域，基于频谱差距筛选得到有效模糊区域；依据多方位图像区域与有效模糊区域的频谱差距调整模糊区域频谱，得到两个模糊调节区域；用多方位图像区域替换有效模糊区域在频谱原点上的幅值，得到两个亮度调整的有效模糊区域；通过复原神经网络模型处理两个模糊调节区域和两个亮度调整的有效模糊区域，得到复原区域；最后拼接各通道复原区域，获得RGB复原图像。该方法通过多维度频谱分析与神经网络处理，提升了图像模糊区域的复原精度。

本发明授权一种基于复原神经网络模型的图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复原神经网络模型的图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 将RGB图像拆分为R、G、B通道图像； 分别对每个通道图像获取疑似模糊区域； 在每个通道图像中根据疑似模糊区域位置，提取邻域多个方位的图像区域，基于图像区域与疑似模糊区域在频谱上的差距，对疑似模糊区域进行筛选，得到有效模糊区域； 根据不同方位的图像区域和有效模糊区域在频谱上的差距，对模糊区域的频谱进行调整，得到两个模糊调节区域： 计算四个方位的图像区域频谱的高频分量的幅度均值，得到邻域高频幅度均值； 计算四个方位的图像区域频谱的低频分量的幅度均值，得到邻域低频幅度均值； 计算模糊区域的频谱中高频分量的幅度均值，得到模糊高频幅度均值，计算模糊区域的频谱中低频分量的幅度均值，得到模糊低频幅度均值； 采用模糊高频幅度均值减去邻域高频幅度均值，得到高频幅度差，采用模糊低频幅度均值减去邻域低频幅度均值，得到低频幅值差； 采用模糊区域频谱的高频分量中每个幅值减去高频幅度差，得到调整高频分量，采用模糊区域频谱的低频分量中每个幅值减去低频幅度差，得到调整低频分量； 对调整高频分量和调整低频分量进行傅里叶反变换，得到模糊调节区域； 采用不同方位的图像区域替换有效模糊区域在频谱原点上的幅值，得到两个亮度调整的有效模糊区域； 采用复原神经网络模型对两个模糊调节区域和两个亮度调整的有效模糊区域进行处理，得到复原区域； 将R、G、B通道对应的复原区域进行拼接，得到RGB复原图像。

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