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龍圖騰網獲悉山西大學申請的專利一種課程學習與師生學習相結合的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：CN115358942B 。

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：202210951165.1，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種課程學習與師生學習相結合的圖像去霧方法是由梁宇棟;劉哲;王文劍;李德玉設計研發完成，并于2022-08-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種課程學習與師生學習相結合的圖像去霧方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種課程學習與師生學習相結合的圖像去霧方法，屬于計算機視覺、惡劣自然環境處理技術領域。先使用教師模型對較易學習的薄霧圖進行圖像恢復，之后將教師模型固定，再對學生濃霧去霧模型進行訓練，訓練過程中不止使用學生網絡自身的損失函數，還使用教師網絡對學生網絡的監督蒸餾損失，最后訓練好的學生模型可以獨立高效地進行圖像去霧。通過組織由薄霧到濃霧、由易到難的學習過程，能夠得到更好的特征學習結果。這種新穎的圖像去霧策略可以有效克服傳統去霧算法對于霧霾分布不均勻的真實場景去霧效果差的難題，可以得到去霧更加徹底的圖像，更好地恢復了圖像的細節信息，同時有效提升了去霧模型的性能。

本發明授權一種課程學習與師生學習相結合的圖像去霧方法在權利要求書中公布了：1.一種課程學習與師生學習相結合的圖像去霧方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1，獲取目前公開的合成和真實場景霧霾圖像數據集，并將收集到的霧霾圖像數據集分為訓練集、驗證集和測試集； 步驟2，分別對合成和真實場景霧霾圖像數據集進行樣本難易劃分，根據課程學習策略將薄霧圖劃分為簡單樣本，將濃霧圖劃分為困難樣本； 步驟3，建立師生學習去霧框架，設計教師薄霧去霧網絡結構和學生濃霧去霧網絡結構，同時設計教師薄霧去霧網絡知識向學生濃霧去霧網絡遷移的方式，以及模型的優化器和損失函數； 步驟4，將薄霧圖輸入教師薄霧去霧網絡中，使用清晰無霧圖對網絡輸出的去霧結果圖進行監督的損失函數，以端到端的方式進行訓練，得到訓練好的教師薄霧去霧網絡模型； 步驟5，固定訓練好的教師薄霧去霧網絡模型參數，將濃霧圖輸入學生濃霧去霧網絡中，使用學生濃霧去霧網絡自身的損失函數和來自教師薄霧去霧網絡模型中間層特征圖進行監督的損失函數同時對學生濃霧去霧網絡模型進行訓練，最終得到訓練好的學生濃霧去霧網絡模型； 步驟6，在最終訓練好的學生濃霧去霧網絡模型中輸入真實場景的霧霾圖像，得到去霧后的結果圖像。

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山西大學，其通訊地址為：030006 山西省太原市塢城路92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”。