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龙图腾网获悉腾讯科技(北京)有限公司申请的专利图像的去模糊方法、装置、设备、介质及计算机程序产品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：CN115205150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210855253.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权图像的去模糊方法、装置、设备、介质及计算机程序产品是由罗文寒设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的去模糊方法、装置、设备、介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像的去模糊方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，涉及图像处理领域。该方法包括：获取待处理图像，待处理图像是待进行去模糊处理的图像；将待处理图像输入至目标图像处理模型进行清晰度增强处理，得到清晰度增强后的目标图像；其中，目标图像处理模型是通过样本图像对待训练的图像处理模型进行训练得到的，图像处理模型用于对样本图像分别进行清晰度增强处理得到第一预测图像，以及模糊度增强处理得到第二预测图像，目标图像处理模型的模型参数通过对样本图像、第一预测图像和第二预测图像之间的清晰度排序情况和约束排序情况进行对比学习得到。该方法能够提升训练得到的目标图像处理模型的处理效果。

本发明授权图像的去模糊方法、装置、设备、介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种图像的去模糊方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理图像，所述待处理图像是待进行去模糊处理的图像； 将所述待处理图像输入至目标去模糊子网络进行清晰度增强处理，得到清晰度增强后的目标图像； 其中，所述目标去模糊子网络为目标图像处理模型中的子网络，所述目标图像处理模型是通过样本图像对待训练的图像处理模型进行训练得到的，所述待训练的图像处理模型包括去模糊子网络和重模糊子网络，所述待训练的图像处理模型的训练过程包括： 获取所述样本图像； 通过所述去模糊子网络对所述样本图像进行清晰度增强处理，得到第一预测图像；以及，通过所述重模糊子网络对所述样本图像进行模糊度增强处理，得到第二预测图像； 基于所述样本图像、所述第一预测图像和所述第二预测图像之间的排序损失对所述图像处理模型进行训练，得到所述目标图像处理模型，所述排序损失用于指示所述样本图像、所述第一预测图像和所述第二预测图像之间图像清晰度的排序情况与约束排序情况之间的差异，所述约束排序情况用于指示所述第一预测图像的第二清晰度大于所述样本图像的第一清晰度，且所述样本图像的第一清晰度大于所述第二预测图像的第三清晰度。

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