| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 141 | 一种人脸模糊度检测方法特别是运动模糊下的检测方法 | CN202111391037.8 | 2021-11-23 | CN114120407A | 2022-03-01 | 刘中秋; 张伟; 陈高曙 |
| 本发明提供了一种人脸模糊度检测方法特别是运动模糊下的检测方法，基于增加模糊段及分级神经网络训练方法，将对齐后的人脸灰度图、LBP图像、Sobel特征图作为预设神经网络模型的输入，将人脸模糊类别为第一神经网络的输出，人脸模糊度为第二神经网络的输出进行模型训练，当预设神经网络模型的损失函数趋于稳定时结束模型训练，得到所需人脸模糊度检测模型。本发明可有效扩大模糊段之间的距离，提升人脸模糊检测精度，尤其对于人脸运动模糊检测精度有了极大提高，可便于筛选出符合人脸识别需求的图像，进而提高人脸识别的准确性，具有良好的实用价值。 | ||||||
| 142 | 运动模糊图像的模糊处理方法、装置、设备及存储介质 | CN201810240092.9 | 2018-03-22 | CN108550118B | 2022-02-22 | 张勇; 马少勇; 赵东宁; 唐琳琳; 梁长垠; 黎丽; 曾庆好 |
| 本发明适用图像处理技术领域，提供了一种运动模糊图像的模糊处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当接收到对运动模糊图像的模糊处理请求时，将该运动模糊图像输入到预先训练好的增强型生成对抗网络的生成器中，该生成器包括压缩激励残差网络单元和缩放卷积单元，通过压缩激励残差网络单元对运动模糊图像进行特征提取，以得到运动模糊图像对应的特征图像，通过缩放卷积单元对特征图像进行模糊处理，以得到运动模糊图像对应的清晰图像，从而降低了运动模糊图像的模糊处理中的棋盘效应，提高了运动模糊图像复原的清晰度，并提高了本发明增强型生成对抗网络的泛化性能。 | ||||||
| 143 | 一种基于高频图像块估计模糊核的运动模糊复原方法 | CN202011448781.2 | 2020-12-09 | CN112529801A | 2021-03-19 | 崔光茫; 张纪桐; 陈颖; 赵巨峰 |
| 本发明公开了一种基于高频图像块估计模糊核的运动模糊复原方法，包括以下步骤：通过编码曝光的方式获取图像；搜索出模糊图像中高频信息含量最多的图像块；将高频图像块和对应的模糊核输入训练网络，训练出模糊核估计模型；根据估计出的模糊核对模糊图像进行非盲去模糊复原。上述技术方案利用编码曝光技术获取的图像的特性解决高频信息含量少，难以恢复的问题，利用深度学习的方法估计模糊核，解决传统方法模糊核难以估计的问题，用遗传算法搜索出图像高频信息含量最多的图像块，大大降低预测模糊核时所使用的图像尺寸，提高网络训练速度，最后使用估计出的模糊核实现非盲去模糊复原。 | ||||||
| 144 | 沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法 | CN201510822316.3 | 2015-11-23 | CN105447828B | 2018-07-17 | 洪汉玉; 时愈; 宋捷; 章秀华 |
| 本发明公开了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法，包括以下步骤：S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊核；S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。 | ||||||
| 145 | 一种基于模糊核精细化的单幅图像盲去运动模糊方法 | CN201711012802.4 | 2017-10-26 | CN107871310A | 2018-04-03 | 姚剑; 蒋佳芹; 涂静敏; 李礼 |
| 本发明属于图像复原领域，特别是涉及一种基于模糊核精细化的单幅图像盲去运动模糊方法。该方法主要包括三步：第一步，引入有效强边缘进行多尺度模糊核估计，根据输入的模糊图像B，输出各尺度的模糊核估计值k和清晰图像估计值I′；第二步，由硬阈值处理、连通性检验和形态学闭运算组成模糊核后处理，对最高尺度的模糊核估计值k进行模糊核后处理；第三步，拉普拉斯非盲去卷积，输出最终的模糊核kR和清晰图像估计值If。本发明针对模糊核估计不准确和不够稀疏、连续的不足之处，引入了有效强边缘和模糊核后处理，能对各种形态、各种尺度的模糊核进行有效估计，进而得到效果显著且极其接近真实清晰图像的去模糊结果。 | ||||||
| 146 | 一种空间各异模糊核三维运动去模糊的方法及系统 | CN201110205589.5 | 2011-07-21 | CN102270339B | 2012-11-14 | 刘烨斌; 武迪; 戴琼海 |
| 本发明公开了一种空间各异模糊核三维运动去模糊的方法及系统。该方法包括：步骤1，根据三维运动跟踪的结果，在成像曝光时间内得到时域上帧率为N倍的运动模型集合，N为相机个数；步骤2，通过插值算法计算出运动模型集合各顶点的连续运动路径；步骤3，统计每个时刻运动模型集合各顶点中的可见顶点；步骤4，计算每个时刻可见的面片集合；步骤5，将计算各可见面片在成像平面上的点扩散函数；步骤6，求解方程Ax＝b，其中待求变量x为该成像曝光时间内所有可见的面片的纹理颜色，矩阵A为可见面片的点扩散函数，b为实际采集的图像。本发明能够针对包括空间各异复杂运动、遮挡与出现等复杂情况的大尺度运动模糊问题。 | ||||||
| 147 | 基于Mamba的蛇形卷积运动去模糊方法及装置 | CN202411634533.5 | 2024-11-15 | CN119130856B | 2025-03-25 | 高银; 李俊; 郭霏霏; 王茂华; 于滨河; 李红云 |
| 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于Mamba的蛇形卷积运动去模糊方法及装置，该方法中采用的图像去模糊网络的编码器和解码器中级联的各蛇形处理模块均包括依次连接的蛇形状态空间模块和蛇形通道注意力模块，通过蛇形状态空间模块调整卷积核的形状和路径，更有效地捕捉条纹模糊特征，并对局部结构进行精细对齐。蛇形状态空间模块增加了对细小模糊的感知能力，提升了图像去模糊网络的去模糊性能。通过蛇形通道注意力模块对模糊信息进行筛选与优化，确保在去除模糊的同时保留关键细节，进一步提升了图像复原的精度和质量。结合蛇形状态空间模块和蛇形通道注意力模块，解决了Transformer在去模糊过程中计算量消耗较大的问题。 | ||||||
| 148 | 一种针对运动模糊图像鲁棒的SLAM方法和系统 | CN202411604846.6 | 2024-11-12 | CN119540455A | 2025-02-28 | 王朋; 赵凌哲; 马瑞洁; 刘沛东 |
| 本发明公开一种针对运动模糊图像鲁棒的SLAM方法，通过利用多视角模糊图像中存在的几何信息，通过显式建模物理运动模糊过程，仅使用模糊的RGBD输入来重建高保真的三维场景。本发明采用运动模糊感知视觉里程计，在曝光时间内估计局部运动轨迹，相对于现有方法仅估计图像的瞬时位姿，本发明方法能够显著增强本发明整个SLAM系统对运动模糊的鲁棒性，既能准确估计相机位姿，又能够渲染出清晰的图像，以及重建出高质量的三维场景。 | ||||||
| 149 | 一种运动模糊花体文本图像复原方法及系统 | CN202411317300.2 | 2024-09-20 | CN119228685A | 2024-12-31 | 吴松洋; 蒋应瑞; 吴迪; 樊敏; 肖䶮汉; 郭雪峰; 郭荣荣; 胡秉晖 |
| 本发明公开了一种运动模糊花体文本图像复原方法及系统，本方案在模型训练阶段，首先生成花体文本模糊图片数据集；基于卷积神经网络和双向长短时记忆网络相结合的方式构建生成器网络模型，再结合生成对抗网络对生成器进行监督，并基于生成的花体文本模糊图片数据集对构建的生成器网络模型进行训练，得到模糊花体文本复原模型；在复原阶段，输入待复原模糊花体文本图像至训练好的模糊花体文本复原模型中，生成清晰图像。本发明提供的运动模糊花体文本图像复原方案，针对花体文本去运动模糊的问题，并充分利用文本相关性的运动模糊花体文本图像复原方法，能够提高图像复原的效果，克服现有技术所存在的问题。 | ||||||
| 150 | 基于强度关联的去运动模糊成像方法及装置 | CN202411094429.1 | 2024-08-09 | CN119052620A | 2024-11-29 | 龚文林; 张龙; 李宗骏 |
| 本发明涉及一种基于强度关联的去运动模糊成像方法及装置。激光器发出的光束照射于相位调制器上，相位调制器产生时变的散斑场辐照于待测运动物体，经待测运动物体透过的光强信息由透镜汇聚于电荷耦合器件CCD上，由CCD记录目标透射后的光强分布信息储存于计算机中。成像时，相位调制器和CCD由一个同步信号发生器同步触发控制进行工作，计算机通过对CCD记录的光强分布信息进行关联运算提取物体的傅里叶变换频谱信息，对频谱信息进行相位恢复重建，得到待测运动物体的高分辨实空间图像。本发明提供的成像装置其结构和重建算法简单，适用于同时存在切向和轴向相对运动的高分辨成像应用场景。 | ||||||
| 151 | 一种基于三维引擎的运动模糊实现的方法 | CN202410888220.6 | 2024-07-04 | CN118429595B | 2024-10-11 | 王涛; 鞠洪利; 张伟顺; 赵磊; 柳紫涵 |
| 本发明涉及一种基于三维引擎的运动模糊实现的方法，包括以下步骤：步骤S1，创建着色器并定义着色器的模糊程度和纹理信息；步骤S2，根据所述纹理信息获取连续帧之间的运动向量和纹理UV坐标；步骤S3，根据纹理信息和纹理UV坐标，计算当前帧的图像采样结果，并根据运动向量和模糊程度更新纹理UV坐标；骤S4，重复步骤S3，分别依次计算前几帧的图像采样结果；步骤S5，配置不同的权重将当前帧和前几帧的采样结果结合，获取运动模糊效果；步骤S6，将运动模糊效果应用到屏幕中。三维引擎镜头切换时，运动模糊效果可以平滑视觉过渡，减少突变感，使视觉体验更加流畅。 | ||||||
| 152 | 基于纹理图像自相关的运动去模糊方法及装置 | CN202311362350.8 | 2023-10-20 | CN117132505B | 2023-12-22 | 李俊; 方舟; 高银; 游玉琼 |
| 本发明涉及图像处理技术领域,提供一种基于纹理图像自相关的运动去模糊方法及装置,首先获取待处理图像,并计算待处理图像对应的纹理图像的自相关图像,基于自相关图像,确定初始模糊核;然后基于待处理图像和待处理图像对应的模糊核变量和复原图像变量,确定模型数据项,并以模糊核变量的L2范数的平方为第一正则项、以复原图像变量的梯度的L0范数为第二正则项、以复原图像变量的L1范数与L2范数的比值为第三正则项,构建去模糊模型;最后利用初始模糊核,对去模糊模型进行求解,得到待处理图像经去运动模糊后的复原图像。该方法可以得到主结构清晰的复原图像。 | ||||||
| 153 | 基于纹理图像自相关的运动去模糊方法及装置 | CN202311362350.8 | 2023-10-20 | CN117132505A | 2023-11-28 | 李俊; 方舟; 高银; 游玉琼 |
| 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于纹理图像自相关的运动去模糊方法及装置，首先获取待处理图像，并计算待处理图像对应的纹理图像的自相关图像，基于自相关图像，确定初始模糊核；然后基于待处理图像和待处理图像对应的模糊核变量和复原图像变量，确定模型数据项，并以模糊核变量的L2范数的平方为第一正则项、以复原图像变量的梯度的L0范数为第二正则项、以复原图像变量的L1范数与L2范数的比值为第三正则项，构建去模糊模型；最后利用初始模糊核，对去模糊模型进行求解，得到待处理图像经去运动模糊后的复原图像。该方法可以得到主结构清晰的复原图像。 | ||||||
| 154 | 一种PSP技术用运动模糊消除装置及其方法 | CN201810631582.1 | 2018-06-19 | CN108540727B | 2023-11-21 | 赵荣奂; 衷洪杰; 王天旭; 李玉军; 王猛; 王鹏; 尚金奎; 宋孝宇 |
| 一种PSP技术用运动模糊消除装置及其方法属于PSP技术领域；包括相机、扫描振镜、同步控制器、计算机、透镜组和透镜组架；透镜组包括第一凸透镜和第二凸透镜，透镜组架包括第一凸透镜架和第二凸透镜架；第一凸透镜、和第二凸透镜分别固定在第一凸透镜架和第二凸透镜架上，第一凸透镜设置在扫描振镜的一侧，且在扫描振镜扫描区域，相机和扫描振镜成一条直线，且扫描振镜在相机拍摄区域，第二凸透镜设置在相机和扫描振镜之间，第一凸透镜和第二凸透镜形成90度直角，同步控制器输出端分别与相机外触发输入端和扫描振镜外触发输入端连接，计算机分别与相机和扫描振镜通过数据线连接，同步控制器外触发输入端连接；本发明实现消除运动模糊的技术问题。 | ||||||
| 155 | 基于图像质量启发的盲图像去运动模糊算法 | CN202310985961.1 | 2023-08-07 | CN116977220A | 2023-10-31 | 宋天舒; 程德强; 寇旗旗; 李雷达; 陈亮亮; 江鹤 |
| 本发明属于图像去模糊处理技术领域，具体地说，是一种基于图像质量启发的盲图像去运动模糊算法，基于去模糊算法旨在提高图像质量以及去模糊过程缺乏先验知识的事实，提出了图像质量先验引导的盲图像去运动模糊算法。具体而言，首先，借助基于深度神经网络的无参考图像质量评价模型提取包含质量信息的深度特征作为先验知识。然后，采用特征预测策略将先验知识嵌入图像去模糊模型的编码器中。最后，采用编码器复用策略将图像去模糊模型中解码器的输出图像再次输入模型编码器中并预测质量评价模型提取的清晰图像的质量特征。本发明在不增加计算成本的基础上，为去模糊模型引入图像质量先验知识，提高了模型的去模糊效果和泛化性能。 | ||||||
| 156 | 一种非制冷红外图像运动模糊参数估计方法 | CN202310179959.5 | 2023-03-01 | CN116485712A | 2023-07-25 | 熊予浩; 雷晓奇; 魏东; 齐文元; 凌翔滨 |
| 本发明提供了一种非制冷红外图像运动模糊参数估计方法，这种方法应用于非制冷红外运动模糊图像复原，首先裁剪出运动模糊图像频谱图中间条纹明显部分，再经过高斯低通滤波对频谱图降噪，而后采用结构森林边缘检测算法进行边缘提取，对边缘图再通过Radon变换检测直线以估计模糊角度，最后对剪裁后的频谱图用投影法估计模糊尺度，实现运动模糊参数估计。本发明利用结构森林边缘提取算法，克服了非制冷红外图像频谱图存在的十字亮线和大量噪点干扰，有效提取运动模糊图像频谱条纹边缘，实现了运动模糊参数的高准确度、高鲁棒性估计，可通用于非制冷红外运动模糊图像复原。 | ||||||
| 157 | 一种进行运动模糊超分辨的多分支网络及方法 | CN202010032622.8 | 2020-01-13 | CN111476745B | 2023-07-25 | 崔光茫; 陈颖; 赵巨峰; 吴小辉 |
| 本发明公开了一种进行运动模糊超分辨的多分支网络及方法，包括依次相连的去模糊模块、融合模块、重建模块和图像输出模块，还包括与去模糊模块并联的SR特征提取模块。方法包括：获取图像并对图像进行处理；建立数据集；构建网络结构；计算并输出处理结果。提出包括三条分支的网络，前两条分别实现高频去模糊和低频去模糊，构成了对偶双分支生成对抗网络为去模糊模块，把高频信息去模糊作为单独一条支路更加强调了图像细节部分的复原，第三条分支实现超分辨特征提取，经过融合模块把去模糊和超分辨特征融合再进行重建，对由于相机和景物之间的相对运动造成的运动模糊图像进行有效地超分辨，生成令人愉悦的高分辨率图像。 | ||||||
| 158 | 运动目标的速度解模糊方法、装置及存储介质 | CN202210862045.4 | 2022-07-22 | CN114924263A | 2022-08-19 | 李仕贤; 谭俊杰; 彭佳; 钟仁海; 张燎; 陈祥 |
| 本发明公开了一种运动目标的速度解模糊方法、装置及存储介质。本发明在获取运动目标的速度时，通过周期性地依序在第一发射时序内在所述多个发射通道上分别向所述运动目标同时发射相位编码后的不同的多个第一脉冲信号，在第二发射时序内在所述多个发射通道上分别向所述运动目标同时发射相位编码后的不同的多个第二脉冲信号，每个所述第一脉冲信号之前具有第一空闲时间段，每个所述第二脉冲信号之前具有第二空闲时间段，并且所述第一空闲时间段与所述第二空闲时间段的值不同，从而提升所述运动目标的当前速度准确性。 | ||||||
| 159 | 模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法 | CN202210365289.1 | 2022-04-07 | CN114779768A | 2022-07-22 | 陈珊; 陈以; 胡水源 |
| 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法，包括初始化模块、主程序模块、计算角度和计算距离模块、模糊神经网络模块、运动模块和训练模块，所述初始化模块主要作用是完成对系统使用的地图窗口的初始化，设定自主移动机器人的初始位置及朝向，目标位置，障碍物分布位置等；本发明为自主移动机器人运动规划系统的模糊神经网络控制器部分，该控制器在实际运行时，位于闭环控制系统的被控制对象环节之前。根据训练数据，产生自适应权值，根据距离与角度信号，实时调节自主移动机器人行进的方向与速度，实现自主移动机器人自动规划路径，向目标位置移动，在过程中可避开障碍物的控制目标。 | ||||||
| 160 | 一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法 | CN202210077691.X | 2022-01-24 | CN114565522A | 2022-05-31 | 王卫杰; 刘钰菲; 叶瑞达; 任元; 何亮; 吴昊; 翟雪瑞; 王琛 |
| 一种融合载体姿态运动信息的图像去模糊算法。构建含载体姿态运动信息的模糊图像数据集，通过多级下采样机制得到图像小尺寸特征矩阵，同时进行载体姿态运动信息向量化编码，将其与图像小尺寸特征矩阵进行矩阵拼接，进而使用多级上采样机制还原图像特征矩阵尺寸。针对神经网络盲去模糊的缺陷，本发明更综合全面的考虑全局模糊图像的位置信息，提高了载体姿态运动信息对模糊图像特征矩阵的影响，为图像非盲去模糊的运动信息融合方法提供了新的解决思路。 | ||||||
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