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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利基于級聯式特征注意力金字塔網絡的自然圖像去散光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：CN116757943B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202310564192.8，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權基于級聯式特征注意力金字塔網絡的自然圖像去散光方法是由劉剛;李柯;黨敏;王笛;徐啟杰設計研發完成，并于2023-05-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于級聯式特征注意力金字塔網絡的自然圖像去散光方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于級聯式特征注意力金字塔空間網絡的圖像去散光方法，采用生成對抗網絡架構，構建構造了級聯式特征注意力金字塔網絡，克服了現有技術中在對噪聲不同強度與種類圖像修復時，由于特征提取魯棒性差導致圖像修復效果差的不足的問題，提高了噪聲消除的魯棒性。本發明在級聯式特征注意力金字塔網絡結構中引入了注意力機制，通過降低由于噪聲雜亂帶來圖像修復時關注區域的不確定性，進而減少了修復噪聲給自然圖像帶來的模糊效果，提升自然圖像的修復質量。此外，本發明填補了現有技術僅關注雨水痕跡、霧霾模糊和陰影遮擋等常見噪聲的不足，擴展了圖像去噪修復應用的應用場景。

本發明授權基于級聯式特征注意力金字塔網絡的自然圖像去散光方法在權利要求書中公布了：1.一種基于級聯式特征注意力金字塔空間網絡的圖像去散光方法，其特征在于，構造級聯式特征注意力金字塔空間網絡；該方法的步驟包括如下：步驟1，搭建由下采樣模塊，映射模塊，第一上采樣模塊，兩個分支并聯的雙分支注意力模塊，第二上采樣模塊依次串聯組成的級聯式特征注意力金字塔空間網絡；所述雙分支注意力模塊中第一分支的結構依次串聯為：第一卷積層，第一池化層，第二池化層，第一相加層，第一激活層，第二卷積層，第二激活層串聯組成第一分支；將第一、第二卷積層的卷積核個數分別設置為N8、N，卷積核大小均設置為1×1，卷積核移動步長均設置為1，第一激活層采用ReLu激活函數，第二激活層采用Sigmoid激活函數，其中，N為輸入特征圖的通道數；所述雙分支注意力模塊中第二分支的結構依次串聯為：第一卷積層，第二卷積層，第三卷積層，第一反卷積層，第二反卷積層，第三反卷積層串聯組成第二分支；將第一至第三卷積層的卷積核個數分別設置為64、128、256卷積核大小均設置為3×3，卷積核移動步長均設置為1；第一到第三反卷積層的卷積核個數分別設置為256，128，64，卷積核大小均設置為3×3，卷積核移動步長均設置為1；步驟2，搭建由兩個雙尺度空間注意力馬爾可夫鑒別器與分解鑒別器并聯組成鑒別器網絡；步驟3，將級聯式特征注意力金字塔空間網絡和鑒別器網絡并聯組成生成對抗網絡；步驟4：生成訓練集：選取至少6000張大小均為256x256的三通道彩色散光圖像與其對應的無散光圖像組成訓練集；步驟5，訓練生成對抗網絡：將訓練集輸入到級聯式注意力特征金字塔網絡中，使用Adam優化器對網絡的所有權重進行迭代更新，直到金字塔網絡損失函數收斂為止，輸出預測無散光的圖像和預測散光光斑圖像；使用Adam優化器對鑒別器網絡的所有權重進行迭代更新，直到鑒別器網絡損失函數收斂為止，得到訓練好的級聯式注意力特征金字塔網絡；步驟6，修復圖像：將待去散光的圖像輸入到訓練好的級聯式特征注意力金字塔空間網絡中，利用保存好的網絡權重輸出圖像去散光的結果。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2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”。