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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型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：CN114663291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202011526195.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型是由王中风;苏天祺;王美琪;陈思依;林军设计研发完成，并于2020-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型在说明书摘要公布了：本申请公开了基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型，该方法包括利用提取得到的待去雾图片中不同像素对应的深度信息，对待去雾图片进行深度处理，然后输入至预先构建的双向GAN网络模型中，获取模型输出的去雾图片。该模型中，清晰图输入端口、第一生成单元及第一判别器依次连接，用于针对清晰图进行特征提取及重建，雾图输入端口、第二生成单元及第二判别器依次连接，用于针对雾图进行特征提取及重建；共享潜在空间中存储有针对清晰图提取的高层特征及针对雾图提取的高层特征。双向GAN网络模型通过成对清晰图及雾图完成训练及验证，包含雾域与清晰域的双向映射关系，能够对不同域下的图片进行处理，有效确保图片重建的真实性。

本发明授权基于双向GAN网络的去雾方法及双向GAN网络模型在权利要求书中公布了：1.一种基于双向GAN网络的去雾方法，其特征在于，所述去雾方法包括： 提取待去雾图片中不同像素对应的深度信息； 根据所述深度信息，对所述待去雾图片进行深度处理； 将深度处理后的待去雾图片输入至预先构建的双向GAN网络模型中，所述双向GAN网络模型包括输入模块、生成模块及判别模块；所述输入模块包括清晰图输入端口及雾图输入端口，所述生成模块包括第一生成单元及第二生成单元，所述判别模块包括第一判别器及第二判别器；所述清晰图输入端口、所述第一生成单元及所述第一判别器依次连接，用于针对清晰图进行特征提取及重建，所述雾图输入端口、所述第二生成单元及所述第二判别器依次连接，用于针对雾图进行特征提取及重建；所述第一生成单元包括依次连接的第一编码器、共享潜在空间及第一解码器，所述第二生成单元包括依次连接的第二编码器、所述共享潜在空间及第二解码器；所述共享潜在空间用于存储高层特征，并将所述高层特征输出至所述第一解码器及所述第二解码器，所述高层特征包括所述第一编码器针对清晰图提取的高层特征以及所述第二编码器针对雾图提取的高层特征；所述双向GAN网络模型的训练集及验证集中均包括成对的清晰图及雾图； 获取所述双向GAN网络模型输出的去雾图片。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学电子楼229；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。