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龍圖騰網獲悉閩江學院申請的專利面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115965559B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310081891.7，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法是由張福泉;陳昭琪;王傳勝設計研發完成，并于2023-01-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法，包括：獲取森林場景航拍圖像，并構造霧霾圖像、運動模糊圖像和壓縮模糊圖像，形成數據集，并劃分為訓練數據集和測試數據集；構建一體化圖像增強網絡模型，該模型首先進行下采樣操作，然后通過多感受野增強塊的多個感受野來適應圖像中不同目標物體的大小，獲得更有效的全局退化表示，最后利用全局跳躍連接，填補反卷積過程的空白內容，獲取更純粹的高分辨率信息；通過訓練數據集和測試數據集對一體化圖像增強網絡模型進行訓練和測試，得到訓練好的模型；將待增強的退化圖像輸入訓練好的一體化圖像增強網絡模型，輸出增強后圖像。該方法可以恢復因任何外界條件而退化的森林場景航拍圖像。

本發明授權面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法在權利要求書中公布了：1.一種面向森林場景的一體化航拍圖像增強方法，其特征在于，包括： 獲取清晰的森林場景航拍圖像，并構造對應霧霾、運動模糊、壓縮模糊三種圖像退化問題的霧霾圖像、運動模糊圖像和壓縮模糊圖像，形成數據集，并劃分為訓練數據集和測試數據集； 構建一體化圖像增強網絡模型，所述一體化圖像增強網絡模型首先進行唯一的下采樣操作，然后通過多感受野增強塊的多個感受野來適應圖像中不同目標物體的大小，獲得一個更有效的全局退化表示，最后利用全局跳躍連接，填補反卷積過程的空白內容，獲取更純粹的高分辨率信息；通過訓練數據集和測試數據集對構建的一體化圖像增強網絡模型進行訓練和測試，得到訓練好的一體化圖像增強網絡模型； 所述一體化圖像增強網絡模型包括多感受野增強塊，用于將不同比例的特征細節嵌入到最終結果中，所述多感受野增強塊包含兩個分支，較淺的分支用于保持輸入特征的高分辨率細節，較深的分支使用不同大小的卷積核來提取多尺度特征； 將待增強的退化圖像輸入訓練好的一體化圖像增強網絡模型，輸出增強后圖像。

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