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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于推理的两阶段浓雾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：CN115187474B 。

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：202210719935.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于推理的两阶段浓雾图像去雾方法是由王正宁;奚伟航;刘晓宁;丁桢炎设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于推理的两阶段浓雾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推理的两阶段浓雾图像去雾方法，属于图像处理和计算机视觉技术领域。本发明通过两阶段完成图像的去雾处理，首先，基于设置的图像雾浓度分类网络获取待去雾图像的图像块的雾浓度类别，然后在一阶段通过暗通道先验方法将轻度雾和中度雾区域还原为无雾区域，给二阶段浓雾区域的恢复提供了更多信息，相较于其他图像去雾算法，可以使得最终的输出结果可以还原出更多原无雾图像中的细节。二阶段基于一阶段的处理结构，结合基于推理的去雾网络处理雾图像中标记为重度雾的去雾，完成整张雾图像的去雾。本发明在数据集构建阶段，选取的无雾图像大多为符合真实场景的阴天图像，降低了去雾后图像产生色偏的几率。

本发明授权一种基于推理的两阶段浓雾图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于推理的两阶段浓雾图像去雾方法，该方法包括如下步骤： 步骤S1，根据无雾图像和与之对应的人造雾图像，设置及训练图像雾浓度分类网络； 所述图像雾浓度分类网络的输入数据为分割后的图像块，图像雾浓度分类网络的输出包括三类雾浓度：轻度雾、中度雾和重度雾，以获取不同图像块的雾浓度类别； 步骤S2，对待去雾图像I进行分块，分块后的各个待去雾图像块与图像雾浓度分类网络的输入尺寸相匹配； 并将待去雾图像块输入训练好的图像雾浓度分类网络，得到各待去雾图像块的雾浓度类别； 基于像素位置索引，根据待去雾图像的所有待去雾图像块的雾浓度类别生成待去雾图像的掩膜矩阵M，并对待去雾图像I进行更新： 若当前待去雾图像块的雾浓度类别为轻度雾或中度雾，则将掩膜矩阵M中对应当前待去雾图像块的像素位置的像素值设置为1，且待去雾图像I中对应当前待去雾图像块的像素位置的像素值保持不变； 若当前待去雾图像块的雾浓度类别为重度雾，则将掩膜矩阵M中对应当前待去雾图像块的像素位置的像素值设置为0，且待去雾图像I中对应当前待去雾图像块的像素位置的像素值设置为指定的无效值； 步骤S3，采用暗通道先验方式，对待去雾图像的非无效值的像素点进行去雾处理，得到第一去雾图像I′； 步骤S4，基于推理的去雾网络对掩膜矩阵M和第一去雾图像I′进行去雾处理，得到最终的去雾图像。

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