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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司黄石供电公司;武昌首义学院;湖北大学申请的专利一种基于提示引导的稀疏遥感卫星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：CN118887132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202410879305.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于提示引导的稀疏遥感卫星图像去雾方法是由刘斌;朱振武;曹忺;何爽;朱忠敏;凡书敏;刘帆;耿军;张程;胡林;杨涛;林秋华;夏幸会;李晴;阳威设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示引导的稀疏遥感卫星图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于提示引导的稀疏遥感卫星图像去雾方法，该方法是一个由三级编解码器框架组成的网络。首先，通过3×3卷积获取浅层特征。然后，这些浅层特征通过一个3级对称网络进行解码。其中，我们将自适应top‑k引导块堆叠在整个架构管道中。随后，将得到的深层特征输入到由ATGB组成的特征细化块中，以进一步挖掘雾霾的复杂外观和不均匀分布。在ATGB中，自适应Top‑k指导注意力利用可学习提示块引导Top‑k选择算子自适应生成稀疏注意权值，以减少低相似度查询键对带来的信息干扰。

本发明授权一种基于提示引导的稀疏遥感卫星图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于提示引导的稀疏遥感卫星图像去雾方法，其特征在于，包括，建立用于遥感卫星图像去雾的基于提示引导的稀疏Transformer算法； 假设给定输入图像和输出图像分别为和，基于提示引导的稀疏Transformer遥感卫星图像去雾方法表示为： ； ； ； ； 其中，为卷积核大小为3×3的卷积算子；为自适应Top-k引导块；为通过3×3卷积获取的浅层特征；为通道合并操作； 自适应Top-k引导块由自适应Top-k指导注意力和频率选择前馈网络组成，表示为： ； 其中，为层归一化操作；为自适应Top-k指导注意力；为频率选择前馈网络；为输入特征； 自适应Top-k指导注意力，包括Top-k选择算子和可学习提示块LPB； 还包括自适应Top-k指导注意力计算过程， 假设给定输入特征为，使用投影矩阵生成执行注意力计算过程的所需的查询、键和值，为： ； 其中，为生成查询、键和值所需要的投影矩阵；为通道拆分操作； 为了实现特征形状对齐，对特征执行重塑操作，为： ； 其中，为特征重塑操作； 对查询、键采用矩阵乘法操作实现注意力计算： ； 其中，为Top-k选择算子，用于实现稀疏注意力，提高关键特征的交互和聚合能力；为学习的参数，用于控制点积数值的大小；为注意力矩阵；中的列数； 假设密集度为键的注意力矩阵，表示为；其中，第个稀疏表示为 其中，为第个注意力值； 个注意力头的平均值表示为： ； 将每个头中的所有输出连接起来，并用1×1卷积聚合： ； 其中，为最终输出； LPB的提示过程为： ； 其中，为所有自注意力特征；为全局平均池化；为代表逐元素乘法；为sigmoid算子；为原始权重分布映射出三个动态参数；为全连接层；为一组学习参数；为3x3深度卷积核全局平均池化； TOS通过掩码操作选择元素的细化过程为： ； 其中，为掩码操作；为稀疏化后的输出； FSFN的计算过程表示为： ； ； ； 其中，和分别为FSFN的输入和出；为全局平均池化操作；为最大池化操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网湖北省电力有限公司黄石供电公司;武昌首义学院;湖北大学，其通讯地址为：435000 湖北省黄石市黄石大道155号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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