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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种动态场景图像去模糊的方法、系统及设备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：CN116681622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310761926.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种动态场景图像去模糊的方法、系统及设备是由刘光辉;杨琦;孟月波;高嘉豪;李朝;徐胜军设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态场景图像去模糊的方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种动态场景图像去模糊的方法、系统及设备，具体步骤如下：构建动态场景图像去模糊网络，包括连接在U‑Net网络卷积层之间的多尺度密集特征提取模块、插入在U‑Net网络相邻跳跃连接之间的ConvLSTM双向连通结构和插入在U‑Net网络编码器和解码器中的U‑Net网络结构优化策略；构建总损失函数，对动态场景图像去模糊网络进行训练，得到动态场景图像去模糊网络模型；将待处理图像输入动态场景图像去模糊网络模型得到去模糊处理后的图像，本发明方法能有效减少图像恢复过程中出现的纹理细节丢失、在一定程度上抑制噪声、防止振铃伪影等问题，方便后续需要的任务和工作的开展。

本发明授权一种动态场景图像去模糊的方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种动态场景图像去模糊的方法，其特征在于，具体步骤如下： S1构建动态场景图像去模糊网络，包括连接在U-Net网络卷积层之间的多尺度密集特征提取模块、插入在U-Net网络相邻跳跃连接之间的ConvLSTM双向连通结构和插入在U-Net网络编码器和解码器中的U-Net网络结构优化策略； S2构建总损失函数，对动态场景图像去模糊网络进行训练，得到动态场景图像去模糊网络模型； S3将待处理图像输入动态场景图像去模糊网络模型得到去模糊处理后的图像； S1中，U-Net网络结构优化策略包括空洞卷积和亚像素卷积，空洞卷积用于在编码器中进行下采样，亚像素卷积用于在解码器进行上采样； S1中，所述多尺度密集特征提取模块包括密集特征提取网络和多级金字塔池化分支SPP，密集特征提取网络用于获取图像的深层特征，多级金字塔池化分支SPP用于获取多尺度局部细节特征，将深层特征和多尺度局部细节特征进行融合，得到用于优化模糊图像清晰度的全局细节特征。

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