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龙图腾网获悉天目山实验室申请的专利一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化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：CN120894261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511439273.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化方法是由曲桂娴;刘朕鑫;徐骏;邱天;丁水汀;刘晓静设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化方法，属于微型无人机图像处理领域，包括：对模糊图像进行预处理，得到预处理后的模糊图像和模糊核估计结果；构建基于注意力机制和记忆回放的深度强化学习模型，将预处理后的模糊图像划分为重叠子图像块得到若干模糊图像块及对应的模糊核块；将模糊图像块及对应的模糊核块输入深度强化学习模型，将注意力权重图与模糊图像块、模糊核块进行通道级融合后，根据双网络结构进行去模糊处理，输出与输入尺寸一致的去模糊子块；基于去模糊子块，通过重叠区域加权融合消除分块边界的不连续，得到重构图像。本发明解决传统分块方法易出现的边缘断层问题，兼顾复杂场景下的处理速度与图像质量。

本发明授权一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于低空微型无人机的单目视觉图像去模糊化方法，其特征在于，包括以下步骤： 对低空微型无人机获取的模糊图像进行预处理，得到预处理后的模糊图像和模糊核估计结果； 构建基于注意力机制和记忆回放的深度强化学习模型，将预处理后的模糊图像划分为重叠子图像块得到若干模糊图像块，并基于所述模糊核估计结果确定每个模糊图像块对应的模糊核块； 将所述模糊图像块及对应的模糊核块输入所述深度强化学习模型，所述深度强化学习模型将注意力权重图与模糊图像块、模糊核块的局部特征进行通道级融合后，根据双网络结构进行去模糊处理，输出与输入尺寸一致的去模糊子块； 基于所述去模糊子块，通过重叠区域加权融合消除分块边界的不连续，得到重构图像； 所述深度强化学习模型将注意力权重图与模糊图像块、模糊核块的局部特征进行通道级融合，根据策略网络的动作选择进行去模糊处理的过程包括：将所述模糊图像块及对应的模糊核块输入所述深度强化学习模型，所述深度强化学习模型通过卷积层提取模糊图像块和模糊核块的特征；基于所述注意力权重图获取注意力权重图的归一化特征；将模糊图像块和模糊核块的特征与注意力权重图的归一化特征进行拼接，得到状态；所述双网络结构对所述状态进行动作选择与价值评估得到去模糊子块； 所述双网络结构包括：策略网络和价值网络；其中，基于所述双网络结构对所述状态进行动作选择与价值评估得到去模糊子块的过程包括：所述策略网络基于所述状态输出动作概率分布；所述价值网络基于所述状态评估当前状态的长期期望奖励，得到价值评估结果；基于所述动作概率分布和价值评估结果，对模糊图像块进行去模糊处理，输出与输入尺寸一致的去模糊子块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天目山实验室，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区瓶窑镇双红桥街166号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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