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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合原生特征的图像去噪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：CN116823662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310793102.2，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法是由程世超;刘华圣;张建海;朱莉;杨昆设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法，属于计算机视觉领域，该方法首先通过摄像机拍摄获取数据集中的原始数据，并进行数据集合成，得到合成后的模糊清晰图像对。其次构建原生图像估计网络，得到估计的原生图像。最后构建融合原生特征的图像去噪去模糊网络，实现去噪和去模糊，输出不同尺度的去噪去模糊后的清晰图像。本发明在联合去噪去模糊方面优于以往的方法，有助于提高图像质量，降低相机成本，减少资源浪费，对智慧交通、人脸识别等领域具有非常重要的意义。

本发明授权一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种融合原生特征的图像去噪去模糊方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取数据集中的原始数据，该数据由高速率摄像机拍摄，将每一帧数据导出为图像，得到清晰图像，其中包括若干个场景； 步骤2、根据清晰图像，对于每个场景，得到模糊清晰图像对，并划分训练集与验证集； 步骤3、对于训练集中的每一个模糊清晰图像对进行增强，然后将模糊清晰图像对重塑为原图像的三个尺度； 步骤4、使用三层U型网络构建原生图像估计网络，由重塑的1×1尺度模糊图像，得到估计的原生图像； 步骤5、构建融合原生特征的图像去噪去模糊网络，由重塑后三个尺度的模糊图像，得到不同尺度的去噪去模糊后的清晰图像； 步骤6、训练网络参数，得到原生图像估计网络参数θ1，以及融合原生特征的图像去噪去模糊网络参数θ2，具体过程如下： 6.1、对于步骤4中原生图像估计网络输出的估计图像和其对应清晰图像依次使用逆伽马函数、逆颜色转换、马赛克、逆白平衡得到的原生图像，使用L1损失函数计算网络损失，训练得到原生图像估计网络参数θ1，具体如下： 使用L1损失函数计算网络估计的原生图像与步骤3中重塑得到的清晰图像的原生图像之间的损失： 其中，表示原生图像估计网络的输出，Rs表示清晰图像的原生图像，表示傅里叶变换操作，‖·‖1表示L1损失函数； 6.2、对于步骤5中融合原生特征的图像去噪去模糊网络输出的清晰图像和步骤3中重塑得到的三个尺度的清晰图像，使用L1损失函数计算网络损失，训练得到融合原生特征的图像去噪去模糊网络参数θ2，具体如下： 使用L1损失函数计算网络输出的复原图像与步骤3中重塑得到的清晰图像之间的损失： 其中，表示融合原生特征的图像去噪去模糊网络第k层的输出，Sk表示相应尺度的清晰图像； 把Lc1θ1、LF1θ1、Lc2θ2、LF2θ2拼接，输入一个拥有4个输入、1个输出的全连接网络得到整个网络的损失Ltotal： Ltotal＝W×ConcatLc1θ1,LF1θ1,Lc2θ2,LF2θ2其中W是使用全连接网络优化得到的参数，Concat·表示拼接操作； 步骤7、获取验证集中的模糊图像，使用网络参数θ1和θ2，分别放入原生图像估计网络和图像去噪去模糊网络，得到去噪去模糊后的清晰图像。

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