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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾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：CN116258638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211669533.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾方法是由王琦;迟凯晨;袁媛设计研发完成，并于2022-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾方法，采集自然战场图像和遥感战场图像，利用雾合成策略生成自然战场去雾数据集和遥感战场去雾数据集，获取水下图像增强数据集，构建战场图像去雾网络，其中雾浓度估计网络结合暗通道先验与SwinTransformer模型生成雾浓度参数，介质传输估计网络基于编解码模型估计介质传输参数，环境光估计网络协同编码器与局部最小滤波估计环境光参数。将估计参数代入成像模型，逆求解成像模型，生成战场去雾结果。采用梯度引导模块进一步增强图像细节，获得清晰且细节丰富的战场图像。本发明整合物理模型方法和深度学习方法互补优势，有效提升战场雾图视觉效果，且能够以单一框架实现多场景去雾，便于推广使用。

本发明授权基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数建模与梯度引导的陆海空战场图像去雾方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：采集自然战场图像和遥感战场图像样本，采用基于成像模型的雾合成策略构建自然战场去雾数据基准和遥感战场去雾数据基准，收集现有水下图像去雾数据基准，并以10：1的比例将上述数据基准分为遥感战场去雾、自然战场去雾和水下图像去雾训练样本集和测试样本集； 步骤2：对训练样本集执行数据增广，按尺度裁切和镜像翻转，生成维度为H×W×3的训练样本； 步骤3：将遥感战场去雾训练样本输入至雾浓度估计网络S-Net，采用暗通道先验理论获取训练样本的暗通道： 其中，Jdark为暗通道，c为RGB颜色通道中的任一通道，Ωx为以像素x为中心的局部区域； 步骤4：将步骤3中暗通道输入至SwinTransformer模型，生成雾浓度参数sr； 步骤5：将遥感战场去雾训练样本、自然战场去雾训练样本、水下图像去雾训练样本输入至介质传输估计网络T-Net，采用编解码模型分别生成维度为H×W×1的介质传输参数tr、th、tu，激活函数为ReLU和Sigmoid； 步骤6：采用引导滤波细化步骤5中的介质传输参数，保留边缘信息； 步骤7：将遥感战场去雾训练样本、自然战场去雾训练样本、水下图像去雾训练样本输入至环境光估计网络A-Net，分别生成维度为H×W×3的环境光参数Ar、Ah、Au； 将步骤4、步骤6、步骤7中的雾浓度参数sr、介质传输参数tr、环境光参数Ar输入至遥感雾图成像模型： Irx＝Jrxtrx+Arsrx 其中，Ir为遥感雾图，Jr为清晰遥感图像，r表示遥感去雾任务； 步骤9：逆求解步骤8中的遥感雾图成像模型得到清晰遥感战场图像： 其中，t0为临界值，设为0.1，以避免清晰遥感图像亮度失衡； 步骤10：将步骤6和步骤7中的介质传输参数th和环境光参数Ah输入至大气散射成像模型： Ihx＝Jhxthx+Ah1-thx 其中，h表示自然图像去雾任务； 步骤11：逆求解步骤10中的大气散射成像模型得到清晰自然战场图像： 步骤12：将步骤6和步骤7中的介质传输参数tu和环境光参数Au输入大气散射成像模型，并逆求解得到清晰水下图像； 步骤13：采用白平衡算法补偿水下图像颜色衰减； 步骤14：将清晰遥感战场图像、清晰自然战场图像、清晰水下图像输入至梯度引导模块增强图像纹理细节； 步骤15：对陆海空战场图像去雾网络进行训练，得到训练好的陆海空战场图像去雾网络，其中优化器选用Adam，损失函数采用由L1损失函数Ll1、梯度损失函数LG、MS-SSIM损失函数LM组成的混合损失函数： L＝λ1Ll1+λ2LG+λ3LM 其中，λ1、λ2、λ3为权衡参数，设为1、1、2；L1损失函数计算公式如下： 其中，J为真实无雾图像，J'为网络输出的去雾图像；梯度损失函数计算公式如下： LG＝EG'～Qr,G～Qg||G'-G||1 其中，E·为数学期望，G'为J'的梯度图，G为J的梯度图，Qr为G'的分布，Qg为G的分布；MS-SSIM损失函数计算公式如下： LM＝1-MS-SSIMJ',J 利用得到的陆海空战场图像去雾网络对遥感战场雾图、自然战场雾图、水下雾图进行处理，得到去雾图像。

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