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龙图腾网恭喜南京中设航空科技发展有限公司申请的专利一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法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：CN114170111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111532682.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法是由夏颖;周敏;陈宇飞;张松;张韵晨设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法，包括步骤1、构建基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊网络；步骤2、构建步骤1图像去模糊网络的联合损失函数；步骤3、构建步骤1图像去模糊网络的自适应尺寸裁剪函数；步骤4、采集若干清晰和模糊影像图片对，构建图片去模糊样本集；步骤5、利用图像去模糊样本集、联合损失函数和自适应尺寸裁减函数训练所述图像去模糊网络；步骤6、将待增强图片输入训练完成的图像去模糊网络中，得到重建图像，实现图像去模糊。本发明对各类视角场景中交通场景要素具有强结构化特征的图像有较好的恢复效果。

本发明授权一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊方法，其特征在于，包括：步骤1、构建基于渐进变化率空洞卷积的图像去模糊网络；步骤2、构建步骤1图像去模糊网络的联合损失函数；步骤3、构建步骤1图像去模糊网络的自适应尺寸裁剪函数；步骤4、采集若干清晰和模糊影像图片对，构建图片去模糊样本集；步骤5、利用图像去模糊样本集、联合损失函数和自适应尺寸裁剪函数训练所述图像去模糊网络；步骤6、将待增强图片输入训练完成的图像去模糊网络中，得到重建图像，实现图像去模糊；所述步骤2中，构建联合损失函数，包括：1构建图像相似度对比损失Lssim：其中，SSIM为SSIMx，y＝[lx，y]α[cx，y]β[sx，y]γ；Xi、Yi、N分别为重建图像中第i个对比元素、真实清晰图像中第i个对比元素、对比元素总数；其中，lx，y为明度分量：其中，x代表重建图像，y代表真实清晰图像；μx，μy分别代表重建图像的像素灰度值均值，真实清晰图像的像素灰度值均值；cx，y为颜色分量：其中，σx，σy分别代表重建图像的像素均值归一化后的方差，真实清晰图像的像素均值归一化后的方差；sx，y为结构分量：sx，y＝σxy+C3σxσy+C3；取α＝β＝γ＝1，C1＝2.55，C2＝7.65，C3＝3.55；2构建图像Charbonier损失Lchar：其中，∈为补偿因子；3根据1和2得到联合损失函数Ltotal：Ltotal＝Lchar+μ*Lssim其中，μ为损失调节系数。

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