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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法及装置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：CN120298269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510793853.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法及装置是由李俊;高银;于滨河;郭敬蓉;曾辉雄;肖自能设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉图像增强技术领域，提供一种基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法及装置，引入初始干净图层生成网络、初始大气光图层生成网络以及初始透射率图层生成网络这三个初始的图层生成网络，通过联合训练得到目标大气光图层生成网络以及目标透射率图层生成网络，分别用于确定待去雾图像的目标大气光图层和目标透射率图层，进而结合大气散射模型，求解得到待去雾图像对应的去雾图像。在三个初始的图层生成网络进行联合训练的过程中，仅需要待去雾图像，不需要引入大量的训练样本，不仅可以避免现有技术中图像去雾模型训练样本获取困难的问题出现，还可以降低训练过程中的计算量，缩短网络的训练时长，降低网络的训练时间成本。

本发明授权基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分解的零样本学习去雾图像强化方法，其特征在于，包括： 获取待去雾图像，并将所述待去雾图像分别输入至初始干净图层生成网络、初始大气光图层生成网络以及初始透射率图层生成网络，得到所述初始干净图层生成网络输出的初始干净图层、所述初始大气光图层生成网络输出的初始大气光图层以及所述初始透射率图层生成网络输出的初始透射率图层； 基于所述初始干净图层、所述初始大气光图层以及所述初始透射率图层，应用大气散射模型，重建雾霾图像，并基于所述待去雾图像以及所述重建雾霾图像，计算重构损失； 所述重构损失的计算公式如下： ； 其中，n为待去雾图像x以及雾霾图像f中的像素点个数，为雾霾图像f中像素点i的像素值，为待去雾图像x中像素点i的像素值，为重构损失； 确定所述待去雾图像中各像素点的暗通道值，基于所述暗通道值，确定所述待去雾图像对应的真实大气光图层，并基于所述真实大气光图层以及所述初始大气光图层，计算大气光损失； 所述暗通道值的确定公式如下： ； 其中，为待去雾图像中像素点i的暗通道值，为待去雾图像中以像素点i为中心的局部图像块，即像素点i周围的一个小补丁，c为颜色通道，r为红色通道，g为绿色通道，b为蓝色通道，为待去雾图像的颜色通道c中像素点y的像素值，y为中的像素点； 所述真实大气光图层的确定公式如下： ； 其中，为待去雾图像对应的真实大气光图层，为暗通道值高的预设数量个像素点的集合，为待去雾图像中像素点j的像素值； 所述大气光损失的计算公式如下： ； 其中，为大气光损失，为初始大气光图层； 基于所述重构损失和所述大气光损失，计算总损失，并基于所述总损失，对所述初始干净图层生成网络、所述初始大气光图层生成网络以及所述初始透射率图层生成网络进行联合优化，得到目标干净图层生成网络、目标大气光图层生成网络以及目标透射率图层生成网络； 将所述待去雾图像输入至所述目标大气光图层生成网络以及所述目标透射率图层生成网络，分别得到目标大气光图层和目标透射率图层，并基于所述目标大气光图层和所述目标透射率图层，应用大气散射模型，求解所述待去雾图像对应的去雾图像。

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