长安大学宁航获国家专利权
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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于改进GAN的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：CN116823638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310535330.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于改进GAN的图像去雾方法是由宁航;李雨祺;程鑫;周经美;高建金;周洲;邸林杰;武毓;程灿;刘伟;宋佳纯;陈嘉瑶设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进GAN的图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进GAN的图像去雾方法，涉及图像去雾技术领域，包括以下步骤：获取有雾图像；将有雾图像输入至基于改进GAN的生成器网络模型，输出去雾图像。本发明采用生成对抗网络为基本框架，在生成器中加入融合注意力的残差模块和联系上下文的去雾模块，并且使用改进PatchGAN判别器网络结构实现对生成器生成图像的监督。使得去雾图像整体清晰，易于观察，图像色彩饱满与真实图像更为接近。
本发明授权一种基于改进GAN的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进GAN的图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取有雾图像； 将所述有雾图像输入至基于改进GAN的生成器网络模型，输出去雾图像，包括： 基于卷积模块对有雾图像进行卷积，得到低维特征图； 基于多个残差特征提取模块对低维特征图进行高维特征提取与加权融合，得到注意力图； 基于上下文去雾模块对有雾图像和注意力图进行卷积，得到去雾图像； 所述卷积模块包括卷积层、归一化层和激活函数； 基于多个残差特征提取模块对低维特征图进行高维特征提取与加权融合，得到注意力图，包括以下步骤： 通过三个不同尺度的残差注意力模块提取低维特征图的多个高维特征，得到多个不同通道的高维特征图； 对多个不同通道的高维特征图进行加权融合，筛选出符合当前尺度的特征，并将该特征代替原来的特征，得到注意力图； 基于上下文去雾模块对有雾图像和注意力图进行卷积，得到去雾图像，包括以下步骤： 通过12层卷积对有雾图像和注意力图进行特征提取； 将提取的特征输入至Tanh激活函数，输出去雾图像； 多层卷积操作后均通过ELU激活函数细化提取到的特征。
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