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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司舟山供电公司;浙江舟山海洋输电研究院有限公司申请的专利基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法及系统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：CN121190361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511728719.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法及系统是由孙璐;胡凯;陈国志;张磊;张引贤;王嘉玮;韩磊;陶诗洁设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法及系统，涉及图像处理领域。现有去雾技术因语义缺失和领域知识不足导致船只目标结构复原失真。本发明对输入的海上船只雾霾图像，利用预训练的无条件扩散模型执行粗去雾生成，获得结构合理的粗去雾图像；对该粗去雾图像进行特征提取，并结合预构建的领域知识库进行语义检索与修正，形成知识库增强的语义引导信号；将粗去雾图像与该语义引导信号共同输入预训练的条件扩散模型，通过跨模态注意力机制进行精细化生成，输出清晰且结构一致的最终去雾图像。本技术方案能够显著提升去雾图像中船只目标的结构准确性和语义合理性，为海事监控、目标识别等下游任务提供高质量的视觉基础。

本发明授权基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义引导与知识库增强的海上船只图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： 对输入的待处理海上船只雾霾图像，利用预训练的无条件扩散模型执行粗去雾生成；所述粗去雾生成包括：执行扩散模型的反向去噪过程，在预设的早期时间步停止以获取图像的全局结构信息，并采用统计对齐机制将初步去噪结果与输入雾霾图像的局部统计特征进行对齐，输出结构合理的粗去雾图像； 语义引导信号生成：对所述粗去雾图像进行特征提取以获取初始高级语义信息；结合预构建的海上船只领域知识库，通过语义相似度匹配检索与所述初始高级语义信息最相关的船只语义模板，对初始信息进行补全与修正，形成知识库增强的语义引导信号； 条件细化生成：将所述粗去雾图像与所述语义引导信号共同输入预训练的条件扩散模型；所述条件扩散模型通过跨模态注意力机制，将语义引导信号作为条件注入去噪过程，对船只的关键细节区域进行重点修复，输出具有高清晰度和结构一致性的最终去雾图像。

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