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龙图腾网获悉湖北大学;武汉大水云科技有限公司申请的专利一种复杂环境下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：CN121458593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610020505.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种复杂环境下的图像去雾方法是由黄文心;颜子椋;钟忺;郑晓燕;刘维高;刘闯闯设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下的图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种复杂环境下的图像去雾方法，涉及图像处理技术领域，所述方法步骤包括获取包含非均匀雾的原始图像，对所述原始图像进行预处理；基于所述原始图像的饱和度值、亮度值和对比度值综合判定图像中的浓雾区域，构建雾区掩码，基于所述雾区掩码对所述原始图像中的浓雾区域进行雾区边缘及纹理结构增强；利用特征增强后的所述原始图像和对应的所述雾区掩码构建雾区数据集，将所述雾区数据集输入至去雾网络模型中进行迭代训练，利用训练好的所述去雾网络模型进行图像去雾和恢复，生成清晰去雾图像；构建包含雾区加权机制的综合损失函数，对所述去雾网络模型进行优化，直至满足预设模型性能评估标准。

本发明授权一种复杂环境下的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下的图像去雾方法，其特征在于，步骤包括： 获取包含非均匀雾的原始图像，对所述原始图像进行预处理； 基于所述原始图像的饱和度值、亮度值和对比度值综合判定图像中的浓雾区域，基于所述浓雾区域构建雾区掩码，利用所述雾区掩码对所述原始图像中的浓雾区域进行雾区边缘及纹理结构增强； 利用特征增强后的所述原始图像和对应的所述雾区掩码构建雾区数据集，将所述雾区数据集输入至去雾网络模型中进行迭代训练，利用训练好的所述去雾网络模型进行图像去雾和恢复，生成清晰去雾图像； 所述去雾网络模型的构建步骤具体包括： 基于可变形卷积DCNv4构建D-Transformer网络，将所述雾区掩码和特征增强后的所述原始图像同时输入至所述D-Transformer网络，得到图像增强特征； 通过所述D-Transformer网络中的注意力子模块将所述雾区掩码生成对应的注意力图； 将所述注意力图与所述图像增强特征进行通道乘操作，以使所述D-Transformer网络学习雾区特征，从而输出初步去雾图像； 基于Retinex算法构建R-Transformer网络，将所述初步去雾图像输入至所述R-Transformer网络中，得到图像加权特征； 将所述图像加权特征与所述注意力图再次进行通道乘操作，以使所述R-Transformer网络优先恢复雾区色彩与细节，最终输出清晰去雾图像； 基于所述清晰去雾图像与真实无雾图像之间的像素差异、结构差异、感知差异和纹理差异构建包含雾区加权机制的综合损失函数，对所述去雾网络模型进行优化，直至满足预设模型性能评估标准。

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