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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种恶劣天气条件下的图像复原方法、装置、设备及介质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：CN117830153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410015332.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种恶劣天气条件下的图像复原方法、装置、设备及介质是由胡枭玮;徐家奇;朱磊设计研发完成，并于2024-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶劣天气条件下的图像复原方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶劣天气条件下的图像复原方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域。其中，该恶劣天气条件下的图像复原方法，包括：获取待复原图像，获取待复原图像的天气特征参数以及估计阶段特征，基于所述天气特征参数以及所述估计阶段特征确定所述待复原图像的预测残差特征，按照所述预测残差特征对所述待复原图像进行处理得到所述待复原图像对应的清晰图像。本发明实施例，通过确定待复原图像的天气特征参数以及估计阶段特征对待复原图像进行图像复原，实现利用天气特征参数对不同恶劣天气下的图像进行复原的同时，融合估计阶段特征去除待复原图像中的噪声，提高图像复原的准确程度。

本发明授权一种恶劣天气条件下的图像复原方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种恶劣天气条件下的图像复原方法，其特征在于，包括： 获取待复原图像； 获取待复原图像的天气特征参数以及估计阶段特征； 基于所述天气特征参数以及所述估计阶段特征确定所述待复原图像的预测残差特征，按照所述预测残差特征对所述待复原图像进行处理得到所述待复原图像对应的清晰图像； 其中，所述基于所述天气特征参数以及所述估计阶段特征确定所述待复原图像的预测残差特征，按照所述预测残差特征对所述待复原图像进行处理得到所述待复原图像对应的清晰图像，包括： 提取所述天气特征参数中的全局大气光、介质透射、遮挡透明度和亮度，按照所述天气特征参数确定初始恢复图像； 将所述天气特征参数、所述估计阶段特征、所述初始恢复图像以及所述待复原图像输入场景细化复原网络中的天气感知交叉注意力模块；其中，所述场景细化复原网络基于深度学习网络搭建，所述场景细化复原网络由四个天气感知交叉注意力模块串联构成，所述天气感知交叉注意力模块由至少两个残差神经网络模块以及天气感知交叉注意力块串联构成； 通过天气感知交叉注意力模块中的残差神经网络模块提取第一细化阶段特征，并将所述第一细化阶段特征和所述估计阶段特征输入所述天气感知交叉注意力块； 通过所述天气感知交叉注意力块得到第二细化阶段特征； 将所述第一细化阶段特征与所述第二细化阶段特征进行叠加生成初始特征，并将所述初始特征和所述天气特征参数输入下一天气感知交叉注意力模块进行迭代处理确定预测残差特征； 按照所述预测残差特征对所述待复原图像进行复原，得到所述待复原图像对应的清晰图像。

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