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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于边界邻域梯度差值的散焦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：CN115578289B 。

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：202211345557.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于边界邻域梯度差值的散焦图像去模糊方法是由王映辉;陶俊杰设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边界邻域梯度差值的散焦图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边界邻域梯度差值的散焦图像去模糊方法，属于计算机视觉的学科技术领域。针对现有散焦图像去模糊方法对于多深度层的静态场景无法准确获得散焦图像边界位置的模糊量，本发明充分利用边界邻域梯度差值和模糊量的关系，来准确获得散焦图像边界位置的模糊量，从而解决去模糊结果中出现边界振铃伪影的问题；针对非盲反卷积算法保留图像细节信息的能力不会够强导致去模糊结果中出现细节信息丢失的问题，本发明结合离散模糊量选择策略和稀疏先验设计了一种非盲发卷积算法来加强非盲反卷积算法保留图像细节信息的能力，解决了去模糊结果中出现细节信息丢失的问题，可用于多深度层静态场景下的散焦图像去模糊处理。

本发明授权一种基于边界邻域梯度差值的散焦图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种散焦图像去模糊方法，其特征在于，所述散焦图像去模糊方法包括： 步骤1：对所述散焦图像求取边界，在边界位置处求得边界邻域的梯度差值； 步骤2：利用所述步骤1求得的所述边界邻域的梯度差值，求得边界位置处的模糊量，从而得到稀疏模糊图； 步骤3：对所述步骤2得到的所述稀疏模糊图进行插值得到插值模糊图； 步骤4：利用所述步骤3得到的所述插值模糊图对所述散焦图像进行模糊检测并计算模糊比，当所述模糊比大于预设的模糊比阈值时，对所述散焦图像进行去模糊； 步骤5：对于所述步骤4中需要去模糊的图像，使用所述步骤3中的所述插值模糊图来获得模糊核，再结合非盲反卷积算法执行去模糊操作； 所述步骤5包括： 步骤5.1：对步骤3中获得的所述插值模糊图进行离散模糊量选择，以步进q得到n个模糊量σ1、σ2…σn；使用这n个模糊量利用点扩散函数得到n个模糊核，所述点扩散函数用高斯函数来表示，高斯函数中的标准差表示模糊量； 步骤5.2:使用基于稀疏先验的非盲反卷积算法以及n个模糊核对所述散焦图像进行n次非盲反卷积操作，得到n张去模糊图像；每个模糊核对应一个模糊量，当用第n个模糊核对散焦图像去模糊后，首先获取模糊图中比第n个模糊量大的模糊量所处的位置，将这些位置所对应的去模糊结果中的像素提取出来得到第n个去模糊结果； 以上操作执行n次，最终得到n张去模糊图像； 步骤5.3:将步骤5.2的n张去模糊图像进行对应位置的像素值相加，最后对每个像素值除以255，得到一张全聚焦图像，也就是完全清晰的图像。

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