北京航空航天大学李甲获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种多视点图像去模糊方法、装置、系统和电子介质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：CN116309137B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310183533.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种多视点图像去模糊方法、装置、系统和电子介质是由李甲;齐云山;赵沁平设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多视点图像去模糊方法、装置、系统和电子介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了一种多视点图像去模糊方法、装置、系统和电子介质。该方法的一具体实施方式包括：首先，通过事件流的引导构建相机姿态估计框架，从而获得模糊图像的准确拍摄位姿作为NeRF输入，然后，通过模糊渲染损失和事件渲染损失以进一步模拟真实的模糊过程，从而更好的实现物体或场景的三维表示学习。该实施方式有效地利用了事件和图像之间的内部关系，不仅实现了图像去模糊，而且实现了高质量的新视角图像渲染。
本发明授权一种多视点图像去模糊方法、装置、系统和电子介质在权利要求书中公布了：1.一种多视点图像去模糊方法，包括： 步骤S100，针对一个场景或者物体，给定多个视角下模糊图像输入，以及拍摄该模糊图像曝光时间内的事件数据，对于每个视角下的模糊图像和事件数据，将事件数据按时间等分分组，然后使用EDI算法恢复得到初始去模糊图； 步骤S200，将得到的全部初始去模糊图，输入COLMAP工具，来得到每个视角下初始去模糊图的拍摄位姿； 步骤S300，对于每个视角，将得到的位姿输入NeRF网络，渲染得到所述视角下的多帧清晰图像，利用多帧清晰图像合成模糊图，并以与原始输入模糊图的差异作为模糊损失函数；同时利用多帧清晰图像，随机取不同时刻的同一像素点，计算事件数据的理论值，并以与真实事件数据的差异作为事件损失函数，反向传播调整NeRF网络参数，学习得到场景或物体的三维隐式表达； 步骤S400，给定相机位姿，输入训练得到的NeRF网络，即可渲染得到该位姿下场景或物体的清晰图像。
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