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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于U-Net的多层次特征交互去雾网络的构建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：CN115578638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211340900.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于U-Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法是由孙航;李勃辉;但志平;余梅;郑锐林;杨雯;方帅领;刘致远设计研发完成，并于2022-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法在说明书摘要公布了：一种基于U‑Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法，该网络的基础框架为U型架构，其中包括多层次特征交互模块和通道非局部信息增强注意力模块。给U型网络架构输入有雾图像，进行卷积下采样的分别得到EB1，EB2，EB3，之后通过多层次特征模块将EB1，EB2，EB3进行特征融合得到融合特征EF1，EF2，EF3。将上一步得到的融合特征通过通道非局部信息增强注意力模块之后分别与解码阶段DB1，DB2，DB3相融合，再通过上采样得到最终的去雾图像。在浓雾、非均雾图像以及尺度变化较大的遥感图像上，本发明所提的方法能够恢复出具有更好的颜色、亮度以及细节信息的去雾图像。

本发明授权一种基于U-Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法，它包括以下步骤： 步骤S1：构建U型图像去雾网络； 步骤S2：构建通道非局部信息增强注意力模块NEA添加到U型网络中； 步骤S3：将有雾图像送入U型图像去雾网络，通过多层次特征融合模块和通道非局部信息增强注意力模块，输出清晰的无雾图像，最后利用输出的清晰图像来计算损失，约束网络的训练； 通过以上步骤对基于U-Net的多层次特征交互去雾网络进行构建； 在步骤S1中，构建的U型图像去雾网络如下： 编码层特征提取模块的第一层EB1→InstanceNorm层IN1→编码层特征提取模块的第二层EB2→InstanceNormIN2→编码层特征提取模块的第三层EB3→InstanceNorm层IN3； InstanceNorm层IN1，InstanceNorm层IN2，InstanceNorm层IN3→第三个多层次特征交互模块MFS3→得到融合特征EF3→第三个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA3； 第三个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA3，解码恢复层DB3→融合操作→第一个反卷积层→InstanceNorm层IN4→SF-NEA模块→解码恢复层DB2； InstanceNorm层IN2，InstanceNorm层IN1，InstanceNorm层IN3→第二个多层次特征交互模块MFS2→得到融合特征EF2→第二个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA2； 第二个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA2，解码恢复层DB2→融合操作→第二个反卷积层→InstanceNorm层IN5→SF-NEA模块→解码恢复层DB1； InstanceNorm层IN3，InstanceNorm层IN2，InstanceNorm层IN1→第一个多层次特征交互模块MFS1→得到融合特征EF1→第一个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA1； 第一个多特征通道非局部信息增强注意力MF-NEA1，解码恢复层DB1→融合操作→第三个反卷积层→无雾图像。

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