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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像去霧方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116703765B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310653152.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權(quán)一種基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像去霧方法及裝置是由彭程;李飛達(dá);季宏偉;張登銀;趙莎莎;金小飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像去霧方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像去霧方法及裝置，方法包括：將采集的有霧圖像輸入構(gòu)建的基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出去霧后的無霧圖像；其中，所述基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明通過特征提取網(wǎng)絡(luò)SqueezeNet提取霧密度特征，使去霧網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)調(diào)整不同濃度區(qū)域的權(quán)重，更有效地分離霧霾和圖像內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)在真實(shí)場(chǎng)景中對(duì)不同濃度霧霾的非均勻處理。改進(jìn)的注意力塊使去霧網(wǎng)絡(luò)能夠提取到圖像的關(guān)鍵特征，提高了去霧網(wǎng)絡(luò)的性能。引入感知損失幫助恢復(fù)更多的圖像細(xì)節(jié)信息，避免了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致的圖像空間細(xì)節(jié)丟失的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像去霧方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像去霧方法，其特征在于，包括： 采集有霧圖像； 將采集的有霧圖像輸入構(gòu)建的基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出去霧后的無霧圖像； 其中，所述基于SqueezeNet的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)； 所述生成器網(wǎng)絡(luò)包括順序連接的一個(gè)特征提取網(wǎng)絡(luò)SqueezeNet和一個(gè)圖像重建網(wǎng)絡(luò)；所述判別器網(wǎng)絡(luò)包括順序連接的多個(gè)卷積層、全連接層、sigmoid激活層； 所述特征提取網(wǎng)絡(luò)SqueezeNet從有霧圖像中學(xué)習(xí)霧密度特征，用于圖像重建網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)調(diào)整不同濃度區(qū)域的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)在真實(shí)場(chǎng)景中對(duì)不同濃度霧霾的非均勻處理； 所述特征提取網(wǎng)絡(luò)SqueezeNet，包括依次設(shè)置的數(shù)據(jù)輸入層、卷積層、最大池化層、三個(gè)Fire模塊、最大池化層、四個(gè)Fire模塊、最大池化層、Fire模塊、卷積層； 所述數(shù)據(jù)輸入層用于接收輸入的有霧圖像，輸入的有霧圖像通過Fire模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮和擴(kuò)展，輸出的特征圖分辨率不變，通道數(shù)改變； 每個(gè)所述Fire模塊包括squeeze層和expand層；squeeze層是一個(gè)包含1×1卷積核的卷積層，expand層是包含1×1和3×3卷積核的卷積層；在expand層中，把1×1和3×3卷積得到的特征圖進(jìn)行連接，每一個(gè)卷積層均采用ReLu激活函數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210033 江蘇省南京市棲霞區(qū)文苑路9號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。