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龍圖騰網獲悉青海民族大學申請的專利一種基于局部特征和非局部特征的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：CN115601257B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211206845.7，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于局部特征和非局部特征的圖像去模糊方法是由祁清設計研發完成，并于2022-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于局部特征和非局部特征的圖像去模糊方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于局部特征和非局部特征的圖像去模糊方法，包括以下步驟：1搭建生成對抗網絡模型，設置參數；2設置圖像語義內容約束項，圖像結構重建約束項和判別目標損失函數；3為了預測清晰圖像特征，抑制模糊圖像特征，引入了IAM網絡模塊；4對于判別網絡，將生成圖像和標簽圖像輸入到生成網絡中，判別網絡用需要對圖像內容的真假進行判別；5判別網絡將判別的結果反饋給生成網絡，生成網絡根據判別網絡的反饋更新網絡的參數進入下一次的迭代訓練，生成網絡和判別網絡以上述描述的方式不斷競爭訓練，直到網絡訓練收斂；7將模糊圖像載入到訓練收斂的生成網絡中，即可得到結構顯著的生成圖像。

本發明授權一種基于局部特征和非局部特征的圖像去模糊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于局部特征和非局部特征的圖像去模糊方法，其特征在于，包括以下步驟： 1準備數據，包括模糊圖像和標簽圖像；搭建生成對抗網絡模型并設置參數； 2設置生成網絡和判別網絡的網絡結構框架；生成網絡的網絡結構框架采用U型網絡結構，此網絡包括編碼器和解碼器兩部分，編碼器用以下采樣并提取圖像中有用的細節特征進行編碼，解碼器用于上采樣并解碼圖像；所述編碼器和解碼器之間還設置有稠密膨脹網絡，所述稠密膨脹網絡由稠密膨脹模塊和注意力模塊組成，分別用于學習圖像的局部特征和非局部特征對圖像清晰特征的預測，所述注意力模塊中引入門限機制；具體的： 將模糊圖像送入設計的生成網絡中，在生成網絡優化訓練過程中，對其增加語義目標損失函數和結構目標損失函數的約束，使得生成圖像具有和標簽圖像一致的語義以及結構信息；判別網絡將判別的結果反饋給生成網絡，驅使生成網絡能夠生成圖像結構較為完整的生成圖像；生成網絡根據判別網絡的反饋更新生成網絡的參數進入下一次的迭代訓練，生成網絡和判別網絡以上述描述的方式不斷競爭訓練，直到生成對抗網絡訓練收斂； 3設置生成對抗網絡模型的目標損失函數：生成網絡中的目標損失函數包括圖像語義目標損失函數Lcontent、圖像結構重建目標損失函數Lgradient；其中，Lcontent保證恢復前后的圖像能保持相同的語義內容，Lgradient約束生成圖像與清晰圖像，在圖像結構方面具有一致性；判別網絡中的目標損失函數Ladv，Ladv用于完成生成圖像與標簽圖像的判別，以提升判別網絡對圖像真假的判別學習能力； 4將模糊圖像、標簽圖像輸送到生成對抗網絡模型中，判別網絡用以判別生成圖像和標簽圖像在內容方面的一致性；判別網絡將判斷得到的結果反饋給生成網絡，生成網絡和判別網絡之間競爭學習，直到達到納什均衡，生成對抗網絡模型收斂；將模糊圖像載入到訓練收斂的生成網絡中，最終得到結構完整的生成圖像。

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青海民族大學，其通訊地址為：810007 青海省西寧市城東區八一中路3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”。