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龍圖騰網(wǎng)獲悉泉州裝備制造研究所申請的專利基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120298269B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510793853.3，技術領域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法及裝置是由李俊;高銀;于濱河;郭敬蓉;曾輝雄;肖自能設計研發(fā)完成，并于2025-06-13向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及計算機視覺圖像增強技術領域，提供一種基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法及裝置，引入初始干凈圖層生成網(wǎng)絡、初始大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及初始透射率圖層生成網(wǎng)絡這三個初始的圖層生成網(wǎng)絡，通過聯(lián)合訓練得到目標大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及目標透射率圖層生成網(wǎng)絡，分別用于確定待去霧圖像的目標大氣光圖層和目標透射率圖層，進而結合大氣散射模型，求解得到待去霧圖像對應的去霧圖像。在三個初始的圖層生成網(wǎng)絡進行聯(lián)合訓練的過程中，僅需要待去霧圖像，不需要引入大量的訓練樣本，不僅可以避免現(xiàn)有技術中圖像去霧模型訓練樣本獲取困難的問題出現(xiàn)，還可以降低訓練過程中的計算量，縮短網(wǎng)絡的訓練時長，降低網(wǎng)絡的訓練時間成本。

本發(fā)明授權基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像分解的零樣本學習去霧圖像強化方法，其特征在于，包括： 獲取待去霧圖像，并將所述待去霧圖像分別輸入至初始干凈圖層生成網(wǎng)絡、初始大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及初始透射率圖層生成網(wǎng)絡，得到所述初始干凈圖層生成網(wǎng)絡輸出的初始干凈圖層、所述初始大氣光圖層生成網(wǎng)絡輸出的初始大氣光圖層以及所述初始透射率圖層生成網(wǎng)絡輸出的初始透射率圖層； 基于所述初始干凈圖層、所述初始大氣光圖層以及所述初始透射率圖層，應用大氣散射模型，重建霧霾圖像，并基于所述待去霧圖像以及所述重建霧霾圖像，計算重構損失； 所述重構損失的計算公式如下： ； 其中，n為待去霧圖像x以及霧霾圖像f中的像素點個數(shù)，為霧霾圖像f中像素點i的像素值，為待去霧圖像x中像素點i的像素值，為重構損失； 確定所述待去霧圖像中各像素點的暗通道值，基于所述暗通道值，確定所述待去霧圖像對應的真實大氣光圖層，并基于所述真實大氣光圖層以及所述初始大氣光圖層，計算大氣光損失； 所述暗通道值的確定公式如下： ； 其中，為待去霧圖像中像素點i的暗通道值，為待去霧圖像中以像素點i為中心的局部圖像塊，即像素點i周圍的一個小補丁，c為顏色通道，r為紅色通道，g為綠色通道，b為藍色通道，為待去霧圖像的顏色通道c中像素點y的像素值，y為中的像素點； 所述真實大氣光圖層的確定公式如下： ； 其中，為待去霧圖像對應的真實大氣光圖層，為暗通道值高的預設數(shù)量個像素點的集合，為待去霧圖像中像素點j的像素值； 所述大氣光損失的計算公式如下： ； 其中，為大氣光損失，為初始大氣光圖層； 基于所述重構損失和所述大氣光損失，計算總損失，并基于所述總損失，對所述初始干凈圖層生成網(wǎng)絡、所述初始大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及所述初始透射率圖層生成網(wǎng)絡進行聯(lián)合優(yōu)化，得到目標干凈圖層生成網(wǎng)絡、目標大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及目標透射率圖層生成網(wǎng)絡； 將所述待去霧圖像輸入至所述目標大氣光圖層生成網(wǎng)絡以及所述目標透射率圖層生成網(wǎng)絡，分別得到目標大氣光圖層和目標透射率圖層，并基于所述目標大氣光圖層和所述目標透射率圖層，應用大氣散射模型，求解所述待去霧圖像對應的去霧圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人泉州裝備制造研究所，其通訊地址為：362100 福建省泉州市臺商投資區(qū)洛陽鎮(zhèn)上浦村吉貝511號；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)”。