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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原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：CN120953136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511484182.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原方法是由陈洪刚;陈雅芝;张莹莹;张帆;卿粼波;罗晓东设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原方法，涉及计算机视觉和人工智能领域。首先，构建了退化类型‑程度融合的层次化解析机制，通过联合生成类型描述符和程度描述符，实现复杂天气的多维度精准感知；其次，设计了基于动态卷积的退化自适应复原网络，依据退化描述符自主调整复原策略，其核心是集成了退化感知动态卷积Transformer模块，采用动态卷积核及交叉注意力机制，实现退化描述符对图像复原过程的定向调控；最后，本发明以RAISE数据库为基础构建了复杂天气数据集DSD。本发明通过提升复杂天气下的图像复原能力，为自动驾驶、安防监控等依赖视觉感知的领域提供了关键技术支撑。

本发明授权一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于退化类型和程度联合感知的自适应图像复原方法，其特征在于包括以下步骤： 1通过建立退化感知复合天气图像数据集DSD，模拟11种退化类型和5种退化程度的天气退化，实现了对多种复合天气退化场景的模拟和覆盖，其中，所述11种退化类型包括：“雨”、“雾”、“雪”、“低照度”、“低照度-雨”、“低照度-雪”、“低照度-雾”、“雾-雨”、“雾-雪”、“低照度-雾-雨”、“低照度-雾-雪”，所述5种退化程度包括：“干净”、“无相关退化”、“低退化程度”、“中退化程度”、“高退化程度”； 2通过面向退化感知的场景描述符生成器Degradation-AwareSceneDescriptorGenerator,DASDG，分别提取类型描述符和程度描述符，并采用退化特征的层次化解析机制融合生成退化感知场景描述符，为图像复原提供退化先验； 3通过退化感知动态卷积Transformer模块Degradation-AwareDynamicConvolutionalTransformerModule,DADCT，利用退化描述符引导生成动态卷积核与注意力权重，实现退化描述符对图像复原过程的定向调控，并将其应用于后续复原任务中，退化感知动态卷积Transformer模块由动态卷积核超参数网络和退化特征Transformer模块组成，所述动态卷积核超参数网络，通过3层全连接层与高斯误差线性单元激活函数对退化感知场景描述符进行非线性特征提取，其计算过程如下： 1 其中，为高斯误差线性单元激活函数，为退化感知场景描述符，为了使参数生成得更加稳定，对最终隐状态应用函数来确保生成的超参数为正且归一化，计算如下： 2 其中属于第个卷积核的权重，卷积核系数满足，超参数通过加权求和计算退化特征Transformer模块的动态卷积权重，公式如下： 3 其中权重矩阵，包含个预定义卷积核组，每个卷积核组包含个参数，所述动态卷积权重被用于替代这些模块中的固定卷积核，实现网络参数随退化特征的自适应调节； 4通过基于动态卷积的退化自适应复原网络DynamicConvolution-basedDegradation-AdaptiveRestorationNetwork,DARN，实现对复杂天气退化图像的自适应复原，具体包括： 采用典型的编码器-解码器结构网络，以确保对图像全局结构与局部细节的高效建模能力，将场景描述符引导的Transformer模块SceneDescriptor-guidedTransformerBlock,SDTB作为编码器的骨干单元，前期生成的退化感知场景描述符作为交叉注意力机制的查询输入，通过构建“退化描述符-图像特征”的交叉注意力机制，实现退化先验语义信息与图像视觉特征的深度融合，确保编码器提取的特征包含明确的退化语义信息，解码器基于编码器输出的语义增强特征，利用退化感知动态卷积Transformer模块完成复原策略的自适应调整，该模块以退化感知场景描述符为条件输入，通过动态卷积核超参数网络动态生成与当前退化模式匹配的卷积核参数及注意力权重矩阵，驱动网络针对退化类型与程度执行定制化图像复原。

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