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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊(duì)航天工程大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114565522B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210077691.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法是由王衛(wèi)杰;劉鈺菲;葉瑞達(dá);任元;何亮;吳昊;翟雪瑞;王琛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法。構(gòu)建含載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的模糊圖像數(shù)據(jù)集，通過(guò)多級(jí)下采樣機(jī)制得到圖像小尺寸特征矩陣，同時(shí)進(jìn)行載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息向量化編碼，將其與圖像小尺寸特征矩陣進(jìn)行矩陣拼接，進(jìn)而使用多級(jí)上采樣機(jī)制還原圖像特征矩陣尺寸。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲去模糊的缺陷，本發(fā)明更綜合全面的考慮全局模糊圖像的位置信息，提高了載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息對(duì)模糊圖像特征矩陣的影響，為圖像非盲去模糊的運(yùn)動(dòng)信息融合方法提供了新的解決思路。

本發(fā)明授權(quán)一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種融合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊算法，其特征在于：構(gòu)建含載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的模糊圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行向量化編碼，同時(shí)將圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)下采樣得到小尺寸特征矩陣，使其與載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息融合，進(jìn)而使用多級(jí)上采樣機(jī)制進(jìn)行拼接后的圖像特征矩陣尺寸還原，具體步驟如下： 1構(gòu)建含載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的模糊圖像數(shù)據(jù)集 使用氣浮臺(tái)模擬載體三軸姿態(tài)運(yùn)動(dòng)，在氣浮臺(tái)上固連光學(xué)相機(jī)對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行拍攝，同步記錄氣浮臺(tái)的運(yùn)動(dòng)信息，通過(guò)若干次拍攝不同場(chǎng)景構(gòu)建耦合載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的模糊圖像數(shù)據(jù)集； 2載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息向量化編碼 構(gòu)建俯仰、偏航兩個(gè)方向的一維空置列表，將載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息按采樣周期元素化，填充于空置列表中，在生成的運(yùn)動(dòng)信息矩陣空位補(bǔ)0，達(dá)到匹配圖像小尺寸特征矩陣維度的要求，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)信息列表向量化，得到載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息矩陣： 3基于多級(jí)下采樣機(jī)制獲取圖像小尺寸特征矩陣 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多級(jí)下采樣機(jī)制提取模糊圖像的小尺寸特征矩陣，對(duì)于一幅像素為S*P的圖像，通過(guò)多級(jí)下采樣機(jī)制，得到圖像小尺寸特征矩陣： 其中biji,j≤n為特征點(diǎn)； 4圖像小尺寸特征矩陣與載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息矩陣的融合 以n＝3，m＝3為例，將得到的載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息矩陣A與圖像小尺寸特征矩陣B進(jìn)行拼接： 其拼接算法如下： 首先，將A中第一行與B按照第二維度拼接，得到： 其次，將A中的第二行轉(zhuǎn)置得到[a21a22a23]T,再與C按照第一維度拼接，并用0將空位補(bǔ)足,如此得到： 即得到含有載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像特征矩陣； 5對(duì)拼接后的圖像小尺寸特征矩陣還原 基于多級(jí)上采樣機(jī)制，采用內(nèi)插值的方法放大圖像，即在原有圖像像素的基礎(chǔ)上在像素點(diǎn)之間采用合適的插值算法插入新的元素，實(shí)現(xiàn)圖像由小分辨率到大分辨率的映射操作，以完成最終含有載體姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的圖像去模糊操作。

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