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龙图腾网获悉浣江实验室;浙江大学申请的专利一种基于提示的推理时真实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：CN119107251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411174650.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于提示的推理时真实图像去雾方法是由陈子轩;何泽威;陆哲明;郑阳明;罗浩;崔家林设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示的推理时真实图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示的推理时真实图像去雾方法，包括获取真实有雾图像，并在数据集中采样清晰图像；将清晰图像大小调整为和真实有雾图像大小相同，并进行图像块切分；对切分后的图像块根据真实有雾图像的色偏进行雾霾浓度迁移，得到视觉提示；构建特征适应模块，根据视觉提示调整真实有雾特征的统计值；将特征适应模块插入到预训练模型编码器的每个基本模块中，输出调整后的特征；将出调整后的特征输入到预训练模型的解码器中，得到真实图像的去雾结果。能够即插即用于在合成数据集上预训练的图像去雾模型，以帮助在推理阶段生成更好的去雾结果。

本发明授权一种基于提示的推理时真实图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于提示的推理时真实图像去雾方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、获取真实有雾图像，并在数据集中采样清晰图像； S2、将清晰图像大小调整为和真实有雾图像大小相同，并进行图像块切分； S3、对切分后的图像块根据真实有雾图像的色偏进行雾霾浓度迁移，得到视觉提示； 所述真实有雾图像的色偏通过计算真实有雾图像色相空间的散布度量得到，具体为： 其中MOS为色相空间中的散布度量，xH为图片的色相空间，为色相空间内的某一像素；MOS越小，表示有雾图像的色偏越严重；MOS越大，表示有雾图像的色偏越程度越小，μc为某一颜色通道的均值； 所述雾霾浓度迁移具体为：当MOS≥τ时，选择进行雾霾浓度的迁移；否则，选择进行雾霾浓度迁移； 其中p为所生成的视觉提示，ys为从合成数据集中所采样的清晰图像，xr为真实有雾图像，σc为某一颜色通道的方差；和分别为μc和σc的平均值，τ的取值通过有色偏图片和无色偏图片优化得到； S4、在预训练模型编码器的每个基本模块后都添加特征适应处理；所述特征适应处理根据视觉提示调整真实有雾特征的统计值； S5、将真实有雾图像和视觉提示输入到预训练模型编码器，输出调整后的特征； S6、将输出调整后的特征输入到预训练模型的解码器中，得到真实图像的去雾结果。

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浣江实验室;浙江大学，其通讯地址为：311816 浙江省绍兴市诸暨市文种路7号；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”。

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