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龍圖騰網獲悉浣江實驗室;浙江大學申請的專利一種基于提示的推理時真實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：CN119107251B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202411174650.8，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權一種基于提示的推理時真實圖像去霧方法是由陳子軒;何澤威;陸哲明;鄭陽明;羅浩;崔家林設計研發完成，并于2024-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于提示的推理時真實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提示的推理時真實圖像去霧方法，包括獲取真實有霧圖像，并在數據集中采樣清晰圖像；將清晰圖像大小調整為和真實有霧圖像大小相同，并進行圖像塊切分；對切分后的圖像塊根據真實有霧圖像的色偏進行霧霾濃度遷移，得到視覺提示；構建特征適應模塊，根據視覺提示調整真實有霧特征的統計值；將特征適應模塊插入到預訓練模型編碼器的每個基本模塊中，輸出調整后的特征；將出調整后的特征輸入到預訓練模型的解碼器中，得到真實圖像的去霧結果。能夠即插即用于在合成數據集上預訓練的圖像去霧模型，以幫助在推理階段生成更好的去霧結果。

本發明授權一種基于提示的推理時真實圖像去霧方法在權利要求書中公布了：1.一種基于提示的推理時真實圖像去霧方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： S1、獲取真實有霧圖像，并在數據集中采樣清晰圖像； S2、將清晰圖像大小調整為和真實有霧圖像大小相同，并進行圖像塊切分； S3、對切分后的圖像塊根據真實有霧圖像的色偏進行霧霾濃度遷移，得到視覺提示； 所述真實有霧圖像的色偏通過計算真實有霧圖像色相空間的散布度量得到，具體為： 其中MOS為色相空間中的散布度量，xH為圖片的色相空間，為色相空間內的某一像素；MOS越小，表示有霧圖像的色偏越嚴重；MOS越大，表示有霧圖像的色偏越程度越小，μc為某一顏色通道的均值； 所述霧霾濃度遷移具體為：當MOS≥τ時，選擇進行霧霾濃度的遷移；否則，選擇進行霧霾濃度遷移； 其中p為所生成的視覺提示，ys為從合成數據集中所采樣的清晰圖像，xr為真實有霧圖像，σc為某一顏色通道的方差；和分別為μc和σc的平均值，τ的取值通過有色偏圖片和無色偏圖片優化得到； S4、在預訓練模型編碼器的每個基本模塊后都添加特征適應處理；所述特征適應處理根據視覺提示調整真實有霧特征的統計值； S5、將真實有霧圖像和視覺提示輸入到預訓練模型編碼器，輸出調整后的特征； S6、將輸出調整后的特征輸入到預訓練模型的解碼器中，得到真實圖像的去霧結果。

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浣江實驗室;浙江大學，其通訊地址為：311816 浙江省紹興市諸暨市文種路7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”。