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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所;中国科学院福建物质结构研究所申请的专利视频复原方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121563818B 。

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：202610078001.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权视频复原方法、装置、电子设备及存储介质是由李俊;高银;肖自能;李琦铭;林毅滨设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频复原方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及视频处理技术领域，提供一种视频复原方法、装置、电子设备及存储介质，目标去雾模型通过先验解码器确定先验引导场景特征，不仅可以避免因分量估计导致的误差累积，还可以适应各种不同的场景。同时，可以在去除雾霾带来的模糊影响的基础上，尽可能保留视频的细节和色彩真实感。通过场景解码器对先验引导场景特征进行时空对齐，可以准确活动全局特征和远程时间信息，降低去雾难度，提升视频复原的质量、视觉效果、鲁棒性和一致性，为后续的视觉处理任务提供了更加清晰和准确的视频流。

本发明授权视频复原方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频复原方法，其特征在于，包括： 获取待去雾视频； 将所述待去雾视频中的当前视频帧以及与所述当前视频帧邻近的一个或多个历史视频帧输入至目标去雾模型，得到所述当前视频帧的去雾视频帧； 其中，所述目标去雾模型包括输入层、不同尺度级联的编码器、先验解码器和场景解码器，以及输出层；相同尺度的先验解码器和场景解码器均与编码器连接；所述输入层与初始尺度的编码器连接，所述输出层分别与所述输入层和初始尺度的场景解码器连接；所述先验解码器包括物理先验指导模块，所述场景解码器包括依次连接的金字塔级联可变形卷积对齐模块和多范围时间特征聚合模块，所述物理先验指导模块与所述金字塔级联可变形卷积对齐模块连接；所述物理先验指导模块包括：先验压缩模块、记忆增强模块和先验引导模块； 所述输入层用于接收所述当前视频帧和所述历史视频帧； 所述编码器用于提取对应尺度的图像特征；所述先验解码器用于提取对应尺度的初始先验特征；所述场景解码器用于提取对应尺度的初始场景特征； 所述先验解码器还用于基于所述初始先验特征，对所述初始场景特征进行引导增强，得到对应尺度的先验引导场景特征； 所述场景解码器还用于将对应尺度的所述先验引导场景特征进行时空对齐，得到目标对齐特征，并基于所述目标对齐特征，确定对应尺度的解码结果； 所述输出层用于基于所述当前视频帧和所述历史视频帧，以及初始尺度的场景解码器确定的解码结果，确定所述去雾视频帧； 所述目标去雾模型基于待去雾视频样本以及所述待去雾视频样本对应的清晰视频样本，对初始去雾模型进行如下步骤训练得到： 将所述待去雾视频样本中的当前视频帧样本以及与所述当前视频帧样本邻近的一个或多个历史视频帧样本输入至所述初始去雾模型，得到所述初始去雾模型中的初始先验解码器提取的初始先验特征样本以及所述当前视频帧样本的去雾视频帧样本； 基于所述初始先验特征样本，预测透射率和大气光值，并基于所述透射率和所述大气光值，以及所述去雾视频帧样本，重建雾图； 基于所述雾图与所述当前视频帧样本，计算物理模型解纠缠损失，并基于所述清晰视频样本和所述去雾视频帧样本，计算模型输出损失，基于所述物理模型解纠缠损失和所述模型输出损失，确定总损失； 基于所述总损失，对所述初始去雾模型进行迭代训练，得到所述目标去雾模型； 所述物理模型解纠缠损失的计算公式为： ； 其中，为所述物理模型解纠缠损失，为L1范数，为不同尺度的当前视频帧样本，为所述雾图； 所述模型输出损失的计算公式为： ； 其中，为所述模型输出损失，为所述去雾视频帧样本，为所述清晰视频样本； 所述总损失的计算公式为： ； 其中，为所述物理模型解纠缠损失的权重，为所述总损失。

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泉州装备制造研究所;中国科学院福建物质结构研究所，其通讯地址为：362100 福建省泉州市台商投资区洛阳镇上浦村吉贝511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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