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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种图像去模糊方法及系统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：CN120525765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511022835.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种图像去模糊方法及系统是由张登银;刘轩良设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去模糊方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像去模糊方法及系统，属于图像处理技术领域。其方法包括：获取待去模糊图像；将待去模糊图像输入预先构建的去模糊模型，获取去模糊图像；去模糊模型是以U‑Net模型为基础，通过在U‑Net模型的编码器中的下采样模块前、解码器中的上采样模块前分别添加特征融合提取模块构建获取。本发明能够对图像全局上下文、方向性细节和通道相关性进行高效建模，有效对图像进行去模糊处理。

本发明授权一种图像去模糊方法及系统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，包括： 获取待去模糊图像； 将所述待去模糊图像输入预先构建的去模糊模型，获取去模糊图像； 所述去模糊模型是以U-Net模型为基础，通过在U-Net模型的编码器中的下采样模块前、解码器中的上采样模块前分别添加特征融合提取模块构建获取； 所述去模糊模型的处理步骤包括： 利用编码器中的特征融合提取模块对所述待去模糊图像进行特征融合提取，得到第一融合特征，利用下采样模块对所述第一融合特征进行下采样，得到下采样图像； 利用解码器中的特征融合提取模块对所述下采样图像进行特征融合提取，得到第二融合特征，利用上采样模块对所述第二融合特征进行上采样，得到上采样图像； 利用所述U-Net模型的输出模块将所述上采样图像和待去模糊图像通过残差模块连接，得到去模糊图像； 所述特征融合提取模块包括依次连接的输入层、第一卷积层、上下文依赖关系提取模块、矩形注意力模块、简化通道注意力模块、第二卷积层和输出层，所述输入层和输出层之间通过残差模块连接； 所述特征融合提取模块进行特征融合提取的方法包括： 在第一卷积层中，对输入图像进行基础特征提取，得到基础特征； 在上下文依赖关系提取模块中，对所述基础特征进行分层多尺度特征提取，得到多尺度特征； 在矩形注意力模块中，对所述多尺度特征进行水平和垂直方向通道特征增强，得到增强特征； 在简化通道注意力模块中，对所述增强特征进行轻量化通道加权，得到加权特征； 在第二卷积层中，对所述加权特征进行通道压缩，得到压缩特征； 在输出层中，将所述压缩特征和输入图像进行残差连接，得到融合特征； 对所述多尺度特征进行水平和垂直方向通道特征增强，得到增强特征，包括： ； ； ； ； 其中，、分别表示水平方向特征、垂直方向特征；表示多尺度特征；表示层归一化操作；表示沿通道维度平均划分；、、分别表示水平方向查询矩阵、键矩阵、值矩阵；、、分别表示水平方向线性变换矩阵；、、分别表示垂直方向查询矩阵、键矩阵、值矩阵；、、分别表示垂直方向线性变换矩阵；、分别表示水平方向注意力权重、垂直方向注意力权重；表示Softmax激活函数；表示特征维度；表示增强特征；表示基础特征；、表示可学习融合参数；表示逐元素相乘操作。

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