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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種基于3D卷積的偏振圖像去霧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：CN116452450B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310390770.0，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于3D卷積的偏振圖像去霧方法是由王昕;付偉;于海潮;高雋設計研發完成，并于2023-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于3D卷積的偏振圖像去霧方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于3D卷積的偏振圖像去霧方法，包括：1、利用偏振圖像生成通道獲取合成的偏振圖像數據集；2、構建基于3D卷積的使用偏振圖像的深度卷積神經網絡，以四張不同偏振角度的偏振圖像作為輸入，對深度卷積神經網絡進行訓練，得到去霧模型；3、利用訓練好的模型對待去霧的偏振圖像進行去霧處理，得到恢復好的無霧圖像。本發明能實現基于3D卷積的偏振圖像去霧，以有效提高復雜多變場景下的去霧效果，從而能為許多高級視覺任務提供更加清晰的圖像。

本發明授權一種基于3D卷積的偏振圖像去霧方法在權利要求書中公布了：1.一種基于3D卷積的偏振圖像去霧方法，其特征在于，是按照如下步驟進行： 步驟1、獲取合成的偏振圖像數據集； 步驟1.1、獲取帶有場景深度圖dz和語義分割圖S的無霧圖像Jz； 步驟1.2、在一定范圍內對大氣散射因子β、全局大氣光A∞和全局大氣光的偏振度DoPA隨機賦值，從而利用式1生成像素點z處的霧天圖像Iz： Iz＝Tz+Az＝Jztz+A∞1-tz1 式1中，z表示像素的空間坐標，Tz，Az分別表示像素點z處的透射光和大氣光，Jz表示無霧圖像，tz表示像素點z處的傳輸圖，且tz＝e-βdz，其中，dz表示像素點z處的場景深度圖； 步驟1.3、計算透射光T的偏振度DoPT＝gS，其中，S表示語義分割圖，g表示隨機映射函數； 步驟1.4、利用式2計算霧天圖像I的偏振度DoP： I·DoP＝T·DoPT+A·DoPA2 式2中，DoPA表示大氣光A的偏振度； 步驟1.5、利用式3計算偏振角為的偏振圖像 式3中，表示用于傳輸平行于入射平面的分量的偏振片的方向，且 步驟2、基于U-Net架構構建基于3D卷積的偏振圖像去霧模型，包含：POL-3D編碼器、空間冗余減少模塊SSR、POL解碼器； 步驟2.1、構建由M個3D卷積層構成的所述POL-3D編碼器，其中，第m級3D卷積層依次包括：一個卷積層，一個實例歸一化和一個ReLU激活函數層；且每個卷積層的卷積核大小均是一個包含3個整數的元組構成，分別表示深度、高度和寬度三個維度上的卷積核大小； 步驟2.2、對不同偏振角的偏振圖像進行數據升維和融合操作后再進行融合，從而得到4維高維特征圖輸入到POL-3D編碼器中，并依次通過M個3D卷積層，從而獲得M個不同通道數、偏振角、高度和寬度的特征圖，其中，所述高維特征圖的4個維度包括通道數，偏振角，圖像高度和寬度； 步驟2.3、所述空間冗余減少模塊SSR對M個特征圖進行處理后，得到M個有效特征圖F1，F2，...，Fm，...，FM； 步驟2.4、所述POL解碼器對M個有效特征圖F1,F2,…,Fm,…,FM進行處理后，輸出最終的去霧預測圖； 步驟3、訓練基于3D卷積的偏振圖像去霧模型； 基于偏振圖像及其對應的真實無霧圖像，利用ADAM優化器對所述基于3D卷積的偏振圖像去霧模型進行訓練，并使用平均絕對誤差L1Loss作為損失函數，用于計算去霧預測圖與真實無霧圖之間的損失，以更新模型參數，直到損失函數收斂為止，從而得到最優基于3D卷積的使用偏振圖像的去霧模型，用于對合成的偏振有霧圖像和真實拍攝的偏振有霧圖像進行去霧處理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。