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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种适用于雾霾气候的微光图像增强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：CN119130878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411258850.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种适用于雾霾气候的微光图像增强方法是由卢孝强;尧枫林;潘林;杨明静;黄立勤设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于雾霾气候的微光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适用于雾霾气候的微光图像增强方法，属于数字图像处理领域。首先，该方法通过GCAGroupChannelAttention组通道注意力结构在学习的过程中能够有效学习到图像对中的去噪信息，能够解决外部噪声所带来的干扰；其次，该方法的transformerblock通过自注意力机制使得网络具有较好的窗口自适应能力，能够解决局部过曝现象中具有较好效果；再者，该方法可以通过少量现场样本进行微调，大大提高了对所需环境的适应能力，且能在微光增强任务上学习新任务，解决非光照因素对图像质量的影响。

本发明授权一种适用于雾霾气候的微光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于雾霾气候的微光图像增强方法，其特征在于，采用自注意力机制进行图像权重的自分配，并引入Unet结构获取多尺度特征实现微光图像增强和去雾任务过程中窗口的自适应调节，同时采用持续学习的训练方式，协同微光图像增强和去雾任务； 构建微光图像增强和去雾网络，由两部分构成：第一部分为改进的Transformer结构及由改进的Transformer结构组成的自编解码器，第二部分为使用TUnet+GCA构成的即插即用模块；最后采用持续学习的训练方式使微光图像增强和去雾网络能够适用于雾霭气候； 微光图像增强和去雾网络结构表示为： 其中，a1、a2、b1、b2、c1、c2、res均为中间变量，T1和T2分别表示单层TransformerBlock和双层TransformerBlock，F代表特征融合模块，GCA为组通道注意力结构，Conv代表卷积操作，下标1*1、3*3分别代表1*1卷积核3*3卷积，input表示输入； 改进的Transformer结构及由改进的Transformer结构组成的自编解码器，具体如下： 改进的Transformer结构，采用三元门控前馈网络； 将改进的Transformer结构用于构建前后级的自编解码器，即分别使用三个Transformerblock和一个特征融合模块、一个卷积层来构建自编解码器； 特征融合模块由三个卷积层构成； 使用TUnet+GCA构成的即插即用模块，具体如下： 将改进的Transformer结构替换Unet中原有的卷积层构成TUnet结构，即在TUnet前级结构的四次下采样和一次上采样、输入输出端的跳跃连接中均嵌入预定层数的改进的Transformer结构，并通过带参数的跳跃连接将TUnet前级结构输出结果与TUnet后级结构相连，最后一次矩阵求和操作对三路带参分支进行求和，送给GCA结构； GCA结构包含多处跳跃链接和concat拼接操作。

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