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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队航天工程大学申请的专利一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算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：CN114565522B 。

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：202210077691.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法是由王卫杰;刘钰菲;叶瑞达;任元;何亮;吴昊;翟雪瑞;王琛设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法在说明书摘要公布了：一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法。构建含载体姿态运动信息的模糊图像数据集，通过多级下采样机制得到图像小尺寸特征矩阵，同时进行载体姿态运动信息向量化编码，将其与图像小尺寸特征矩阵进行矩阵拼接，进而使用多级上采样机制还原图像特征矩阵尺寸。针对神经网络盲去模糊的缺陷，本发明更综合全面的考虑全局模糊图像的位置信息，提高了载体姿态运动信息对模糊图像特征矩阵的影响，为图像非盲去模糊的运动信息融合方法提供了新的解决思路。

本发明授权一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法在权利要求书中公布了：1.一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法，其特征在于：构建含载体姿态运动信息的模糊图像数据集，对载体姿态运动信息进行向量化编码，同时将图像数据进行多级下采样得到小尺寸特征矩阵，使其与载体姿态运动信息融合，进而使用多级上采样机制进行拼接后的图像特征矩阵尺寸还原，具体步骤如下： 1构建含载体姿态运动信息的模糊图像数据集 使用气浮台模拟载体三轴姿态运动，在气浮台上固连光学相机对目标场景进行拍摄，同步记录气浮台的运动信息，通过若干次拍摄不同场景构建耦合载体姿态运动信息的模糊图像数据集； 2载体姿态运动信息向量化编码 构建俯仰、偏航两个方向的一维空置列表，将载体姿态运动信息按采样周期元素化，填充于空置列表中，在生成的运动信息矩阵空位补0，达到匹配图像小尺寸特征矩阵维度的要求，实现运动信息列表向量化，得到载体姿态运动信息矩阵： 3基于多级下采样机制获取图像小尺寸特征矩阵 采用卷积神经网络多级下采样机制提取模糊图像的小尺寸特征矩阵，对于一幅像素为S*P的图像，通过多级下采样机制，得到图像小尺寸特征矩阵： 其中biji,j≤n为特征点； 4图像小尺寸特征矩阵与载体姿态运动信息矩阵的融合 以n＝3，m＝3为例，将得到的载体姿态运动信息矩阵A与图像小尺寸特征矩阵B进行拼接： 其拼接算法如下： 首先，将A中第一行与B按照第二维度拼接，得到： 其次，将A中的第二行转置得到[a21a22a23]T,再与C按照第一维度拼接，并用0将空位补足,如此得到： 即得到含有载体姿态运动信息的图像特征矩阵； 5对拼接后的图像小尺寸特征矩阵还原 基于多级上采样机制，采用内插值的方法放大图像，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射操作，以完成最终含有载体姿态运动信息的图像去模糊操作。

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