浙江大学刘勇获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计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：CN116385287B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310261696.2，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法是由刘勇;陈旭海;张江宁;徐超设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像超分辨率技术领域，具体涉及一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法；该方法针对空间可变模糊的特点，提出结合语义信息进行跨模态的特征交互和监督，并基于PyTorch深度学习框架，设计了一种层级式的特征交互网络；通过本发明的方法，可以实现真实图像中空间可变的模糊估计，有助于图像超分辨率技术从模糊的低分辨率图像中恢复更清晰的高分辨率结果，并且，虽然涉及语义信息的引入，但该信息仅在网络的训练阶段中使用，在测试阶段并不需要相应的额外输入，保证了我们方法的通用性和便捷性。
本发明授权一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态特征融合的空间可变模糊估计方法，其特征在于：该方法包括： 低分辨率的模糊图像输入层级式的跨模态特征交互网络模型； 在层级式特征交互模型中，通过一个全卷积骨干网络提取输入图像的多尺度特征； 除第一个尺度外，其余尺度的特征均通过GIA模块与上一个尺度的特征进行融合； 对于每个尺度的特征均使用相应的任务头模块分别预测模糊和语义特征； 除最后一个尺度外，每个尺度的模糊和语义特征均通过GIA模块进行交互和融合； 最后一个尺度的模糊和语义特征，分别直接通过一层卷积获得模糊量图和语义分割概率图，用于进行整体网络的辅助监督； 各尺度由相应任务头模块提取的模糊和语义特征还通过额外的GIA模块进行交互并各自聚合；聚合后的两种模态的特征各自通过一个卷积层和一个上采样层，分别得到最终的模糊估计和语义分割结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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