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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种遥感图像去雾方法、装置及存储介质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：CN115619686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211396115.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种遥感图像去雾方法、装置及存储介质是由倪梦莹;贾菲;徐金东;刘兆伟;阎维青;于自强设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像去雾方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像去雾的方法、装置及存储介质，涉及图像处理领域，本发明以暗通道先验知识驱动深度学习，设计了一种基于暗通道注意力网络的遥感图像去雾方法。该网络采用注意力流和暗通道先验约束流的平行架构，在注意力流中，图像通过编码器‑解码器提取特征信息并结合通道空间注意力结构增强特征，在暗通道先验约束流中，使用暗通道先验损失改善暗通道注意力网络性能，为注意力流传递特征信息，增强注意力流学习图像特征的能力。本发明具有良好的遥感图像去雾性能，对多种类型的带雾遥感图像数据具有良好的鲁棒性和适应性。

本发明授权一种遥感图像去雾方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括： 根据特征图在暗通道注意力网络中的流动方向，将真实无雾遥感图像与暗通道注意力网络输出的去雾遥感图像作为第一图像对，经暗通道先验算法处理的去雾遥感图像与暗通道先验约束流输出的约束遥感图像作为第二图像对，分别利用损失函数公式计算两组图像对的损失函数值； 最小化暗通道注意力网络的损失函数值，利用深度神经网络后向传播，迭代更新网络中各参数的取值，直至满足终止条件，完成暗通道注意力网络的训练；并采用合成带雾遥感图像训练集对暗通道注意力网络进行训练； 其中，所述暗通道注意力网络包括：注意力流和暗通道先验约束流， 注意力流包括：第一编码器-解码器结构、通道空间注意力结构； 暗通道先验约束流包括：第二编码器-解码器结构；其中，通道空间注意力结构为具有卷积残差块、通道注意力机制和空间注意力机制联合的注意力结构； 所述第一编码器-解码器结构由卷积块和反卷积块组成，卷积块由五组结构单元组成，每一组结构单元均包括：LeakyReLU激活函数、卷积层、归一化层、Dropout层；反卷积块由五组结构单元和一组卷积层组成，每一组结构单元均包括：ReLU激活函数、转置卷积层、归一化层、Dropout层； 其中，第一编码器-解码器结构，与第二编码器-解码器结构相同。

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