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龍圖騰網獲悉北京聯合大學申請的專利一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅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：CN114170100B 。

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：202111463679.4，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅圖像去霧方法是由景竑元;査全興;朱志偉;付怡然設計研發完成，并于2021-12-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅圖像去霧方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅圖像去霧方法，包括準備有霧?無霧圖像集的訓練集和測試集，還包括以下步驟：使用所述訓練集中的圖像進行DITCSA?Net網絡訓練，生成訓練模型；將所述訓練模型保存到本地文件夾，使用所述測試集中的圖像測試所述訓練模型的效果，如果滿意，則將該訓練模型保存為滿意的訓練模型；將所述滿意的訓練模型保存到本地文件夾，使用所述滿意的訓練模型測試有霧圖像的盲圖。本發明將注意力機制引入網絡編碼器模塊，在編碼器和解碼器連接處使用特征恢復模塊來補償丟失的特征信息，在解碼層提出了一個子注意模塊，以避免解碼過程中的信息丟失，并根據有效信息恢復高質量的無霧圖像。

本發明授權一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅圖像去霧方法在權利要求書中公布了：1.一種使用細節傳輸通道和子注意模塊的單幅圖像去霧方法，包括準備有霧-無霧圖像集的訓練集和測試集，其特征在于，還包括以下步驟： 步驟1：使用所述訓練集中的圖像進行DITCSA-Net網絡訓練，生成訓練模型，所述DITCSA-Net網絡包括編碼器模塊、多尺度特征增強恢復模塊、細節信息傳輸信道和解碼器模塊； 所述編碼器模塊嵌入有特征注意子模塊，并在每一層后添加一個密集的殘差組； 在所述特征注意子模塊的平均池化層之前增加一個5×5卷積核的最大池化層； 所述細節信息傳輸信道是使用跳躍連接技術的細節信息傳輸信道，其表述為 其中，表示信息細節的一個支流信息，ρ為參數整正線性單位，δ是批歸一化BN，表示編碼器層的輸入信息，ID表示發送到解碼器層的細節信息； 通過所述編碼器模塊、所述多尺度特征增強恢復模塊和所述細節信息傳輸信道的處理，生成包含豐富信息的高維特征圖； 所述解碼器模塊用于根據所述高維特征圖還原無霧圖像的細節信息和低維無霧圖像，所述解碼器模塊包含一個子注意力子模塊，用于在編碼器與解碼器之間實現基于注意力的鏈接，子注意力的表述如下： Fout＝ConvFin*σConvConvFin+Fin 其中，Fin表示輸入的局部恢復特征圖，Fout是子注意力模塊的輸出； 所述輸入的局部恢復特征圖Fin乘以一個簡單的3×3卷積層與兩層3×3卷積后的輸出和一個Sigmoid激活函數，加上輸入的局部恢復特征圖Fin得到所述子注意力模塊的輸出Fout； 步驟2：將所述訓練模型保存到本地文件夾，使用所述測試集中的圖像測試所述訓練模型的效果，如果滿意，則將該訓練模型保存為滿意的訓練模型； 步驟3：將所述滿意的訓練模型保存到本地文件夾，使用所述滿意的訓練模型測試有霧圖像的盲圖。

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