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龙图腾网获悉池州学院申请的专利一种基于物理先验与深度学习的单幅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：CN115719319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211514509.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法是由周昊;周恺;马小琴;陆克中设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法，分为两个阶段。在第一阶段中，利用基于两个并行分支的残差SwinTransformer进行监督训练，分别估计了透射率和清晰图像。在第二阶段，以一种自监督训练的方式对网络进行微调。第二阶段将大气散射模型和暗通道先验相结合，结合先验知识约束网络特征学习，使网络能够在物理机制下进行训练，提高网络在真实场景的去雾性能。本方法通过监督学习和自监督学习进行训练，并结合了物理先验和Transformer的优点，在物理先验的指导下学习特征，提高了网络的泛化能力，使网络对合成的雾天图像和真实世界的雾天图像都具有良好的恢复效果。

本发明授权一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理先验与深度学习的单幅图像去雾方法，其特征在于，包括步骤： S1、第一阶段：分别基于第一SwinIR分支、第二SwinIR分支估计RGB雾图的透射率和RAW域的清晰图像；基于暗通道先验模型获取所述RGB雾图的全局大气光A和透射率； 所述步骤S1具体包括步骤： S11、将所述RGB雾图转化为RAW域的RAW雾图； S12、分别基于第一SwinIR分支、第二SwinIR分支估计所述RAW雾图的透射率Tx和清晰图像；基于暗通道先验模型获取所述RGB雾图的全局大气光A和透射率； S13、基于所述RGB雾图所对应的无雾图像、透射率、全局大气光A通过大气散射模型获取重建的RGB雾图，以及估计清晰图像在RGB域的图像； S14、基于图像、以最小化第一损失函数为目标对所述第一SwinIR分支进行训练，以及基于图像、以最小化第二损失函数为目标对所述第二SwinIR分支进行训练； S2、第二阶段：利用第一阶段获得的、清晰图像、全局大气光A和透射率，通过大气散射模型和第一生成器、第二生成器对第一阶段训练的网络参数及本阶段训练的网络参数进行微调； 在所述步骤S2中，对第一阶段训练的网络参数通过最小化如下损失函数进行微调： ， 表示图像与之间的损失，为基于第一阶段得到的、透射率、全局大气光A通过大气散射模型和第一生成器重建得到的RGB雾图，用公式表示为： ， 为所述第一生成器的函数表示； 表示图像与之间的损失； 表示与之间的损失； 在所述步骤S2中，通过最小化如下损失函数来优化所述第二生成器的网络参数： ， 其中，表示由所述第二生成器得到的图像与之间的损失，表示由图像与之间的损失。

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