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龍圖騰網獲悉江南大學申請的專利一種基于邊界鄰域梯度差值的散焦圖像去模糊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：CN115578289B 。

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：202211345557.X，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于邊界鄰域梯度差值的散焦圖像去模糊方法是由王映輝;陶俊杰設計研發完成，并于2022-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于邊界鄰域梯度差值的散焦圖像去模糊方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于邊界鄰域梯度差值的散焦圖像去模糊方法，屬于計算機視覺的學科技術領域。針對現有散焦圖像去模糊方法對于多深度層的靜態場景無法準確獲得散焦圖像邊界位置的模糊量，本發明充分利用邊界鄰域梯度差值和模糊量的關系，來準確獲得散焦圖像邊界位置的模糊量，從而解決去模糊結果中出現邊界振鈴偽影的問題；針對非盲反卷積算法保留圖像細節信息的能力不會夠強導致去模糊結果中出現細節信息丟失的問題，本發明結合離散模糊量選擇策略和稀疏先驗設計了一種非盲發卷積算法來加強非盲反卷積算法保留圖像細節信息的能力，解決了去模糊結果中出現細節信息丟失的問題，可用于多深度層靜態場景下的散焦圖像去模糊處理。

本發明授權一種基于邊界鄰域梯度差值的散焦圖像去模糊方法在權利要求書中公布了：1.一種散焦圖像去模糊方法，其特征在于，所述散焦圖像去模糊方法包括： 步驟1：對所述散焦圖像求取邊界，在邊界位置處求得邊界鄰域的梯度差值； 步驟2：利用所述步驟1求得的所述邊界鄰域的梯度差值，求得邊界位置處的模糊量，從而得到稀疏模糊圖； 步驟3：對所述步驟2得到的所述稀疏模糊圖進行插值得到插值模糊圖； 步驟4：利用所述步驟3得到的所述插值模糊圖對所述散焦圖像進行模糊檢測并計算模糊比，當所述模糊比大于預設的模糊比閾值時，對所述散焦圖像進行去模糊； 步驟5：對于所述步驟4中需要去模糊的圖像，使用所述步驟3中的所述插值模糊圖來獲得模糊核，再結合非盲反卷積算法執行去模糊操作； 所述步驟5包括： 步驟5.1：對步驟3中獲得的所述插值模糊圖進行離散模糊量選擇，以步進q得到n個模糊量σ1、σ2…σn；使用這n個模糊量利用點擴散函數得到n個模糊核，所述點擴散函數用高斯函數來表示，高斯函數中的標準差表示模糊量； 步驟5.2:使用基于稀疏先驗的非盲反卷積算法以及n個模糊核對所述散焦圖像進行n次非盲反卷積操作，得到n張去模糊圖像；每個模糊核對應一個模糊量，當用第n個模糊核對散焦圖像去模糊后，首先獲取模糊圖中比第n個模糊量大的模糊量所處的位置，將這些位置所對應的去模糊結果中的像素提取出來得到第n個去模糊結果； 以上操作執行n次，最終得到n張去模糊圖像； 步驟5.3:將步驟5.2的n張去模糊圖像進行對應位置的像素值相加，最后對每個像素值除以255，得到一張全聚焦圖像，也就是完全清晰的圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江南大學，其通訊地址為：214122 江蘇省無錫市濱湖區蠡湖大道1800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。