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龍圖騰網獲悉四川職業技術學院申請的專利一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355624B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510854912.3，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法是由李建宏;梁彥;何光強;方可;袁妙琴;諶飛雨;鄭輝;李龍妍設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法，屬于圖像處理技術領域。本發明將RGB圖像拆分為通道圖像，分別獲取各通道圖像的疑似模糊區域；根據疑似模糊區域位置提取鄰域多方位圖像區域，基于頻譜差距篩選得到有效模糊區域；依據多方位圖像區域與有效模糊區域的頻譜差距調整模糊區域頻譜，得到兩個模糊調節區域；用多方位圖像區域替換有效模糊區域在頻譜原點上的幅值，得到兩個亮度調整的有效模糊區域；通過復原神經網絡模型處理兩個模糊調節區域和兩個亮度調整的有效模糊區域，得到復原區域；最后拼接各通道復原區域，獲得RGB復原圖像。該方法通過多維度頻譜分析與神經網絡處理，提升了圖像模糊區域的復原精度。

本發明授權一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法在權利要求書中公布了：1.一種基于復原神經網絡模型的圖像復原方法，其特征在于，包括以下步驟： 將RGB圖像拆分為R、G、B通道圖像； 分別對每個通道圖像獲取疑似模糊區域； 在每個通道圖像中根據疑似模糊區域位置，提取鄰域多個方位的圖像區域，基于圖像區域與疑似模糊區域在頻譜上的差距，對疑似模糊區域進行篩選，得到有效模糊區域； 根據不同方位的圖像區域和有效模糊區域在頻譜上的差距，對模糊區域的頻譜進行調整，得到兩個模糊調節區域： 計算四個方位的圖像區域頻譜的高頻分量的幅度均值，得到鄰域高頻幅度均值； 計算四個方位的圖像區域頻譜的低頻分量的幅度均值，得到鄰域低頻幅度均值； 計算模糊區域的頻譜中高頻分量的幅度均值，得到模糊高頻幅度均值，計算模糊區域的頻譜中低頻分量的幅度均值，得到模糊低頻幅度均值； 采用模糊高頻幅度均值減去鄰域高頻幅度均值，得到高頻幅度差，采用模糊低頻幅度均值減去鄰域低頻幅度均值，得到低頻幅值差； 采用模糊區域頻譜的高頻分量中每個幅值減去高頻幅度差，得到調整高頻分量，采用模糊區域頻譜的低頻分量中每個幅值減去低頻幅度差，得到調整低頻分量； 對調整高頻分量和調整低頻分量進行傅里葉反變換，得到模糊調節區域； 采用不同方位的圖像區域替換有效模糊區域在頻譜原點上的幅值，得到兩個亮度調整的有效模糊區域； 采用復原神經網絡模型對兩個模糊調節區域和兩個亮度調整的有效模糊區域進行處理，得到復原區域； 將R、G、B通道對應的復原區域進行拼接，得到RGB復原圖像。

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