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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种多特征增强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：CN116503456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310266762.5，技术领域涉及：G06T7/40；该发明授权一种多特征增强的图像去雾方法是由冯治国;张振博;代建琴;崔明义设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多特征增强的图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多特征增强的图像去雾方法，包括如下步骤：获取同一场景下成对的有雾图像和无雾图像，组成训练数据集；构建图像去雾网络模型；所述图像去雾网络模型将透射率和大气光值联合估算为新变量，并采用像素损失函数、边界损失函数、纹理损失函数的线性组合训练所构建的去雾网络模型；将单幅有雾图像输入训练好的去雾网络模型，得到去雾图像。本发明设计了一种无需任何先验的端到端的多特征增强去雾神经网络，采用了将投射图和大气光图简化为特征图的策略，将雾图像分解为基础层和细节层，加权分配各图像层的权重并将其融合，从而估算传输图，以恢复无雾图像，并采用联合损失策略对模型加以训练，进一步加强了模型的去雾精度。

本发明授权一种多特征增强的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种多特征增强的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取同一场景下成对的有雾图像和无雾图像，组成训练数据集； S2.构建图像去雾网络模型； S3.所述图像去雾网络模型将透射率tx和大气光值A联合估算为变量Kx，并采用像素损失函数、边界损失函数、纹理损失函数的线性组合训练所构建的去雾网络模型； 变量Kx的表达式为： 其中，x表示图像的像素，Ix表示有雾图像，A表示大气光值，tx表示透射率，b为默认值为1的偏置常数； S4.将单幅有雾图像输入训练好的去雾网络模型，得到去雾图像； 其中，图像去雾网络模型包含低、中、高级三个学习块，每个学习块由串行连接的通道分割层、第一张量拼接层、第一卷积层、第一ReLU激活层、第二张量拼接层、第二卷积层、第二ReLU激活层、第三张量拼接层、第三卷积层、第三ReLU激活层； 第一张量拼接层将通道分割层输出中的多个通道张量进行合并，第二张量拼接层将通道分割层输出中的某个通道张量与第二ReLU激活层的输出进行张量合并，第三张量拼接层将通道分割层输出中的某个通道张量与第三ReLU激活层的输出进行张量合并； 第一ReLU激活层、第二ReLU激活层、第三ReLU激活层的输出经第四张量拼接层合并后作为特征提取单元CMT的输入，且低级学习块中的特征提取单元CMT的输出作为中级学习块中的通道分割层的输入，中级学习块中的特征提取单元CMT的输出作为高级学习块中的通道分割层的输入； 同时，低、中、高级三个学习块中的第三ReLU激活层及特征提取单元CMT的输出经第五张量拼接层进行张量合并后串联一个通道注意力机制及卷积层，最终输出去雾图像。

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