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龍圖騰網獲悉湖北經濟學院申請的專利一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的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：CN119919304B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411894042.4，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法是由雷幫軍;李子怡;夏平;邸憶;李睿恒;左乾坤;田浩設計研發完成，并于2024-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法，收集高分辨率和低質量有霧圖片，并輸入高斯金字塔網絡分解，生成第一多層特征圖和第二多層特征圖；將第一多層特征圖進行擴散過程，生成噪聲特征圖；將第二多層特征圖和噪聲特征圖輸入到NAFNet網絡中訓練，進而對噪聲進行預測；將噪聲特征圖輸入NAFNet網絡，并通過迭代處理，生成初始狀態無噪聲特征圖；將初始狀態無噪聲特征圖輸入高斯金字塔網絡，通過逐層重建，得到去霧圖片。本發明的一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法，將高分辨率和低質量有霧圖片輸入到高斯金字塔，并在噪聲預測網絡NAFNet中引入傅里葉變換，引入損失函數對模型參數進行優化，提高對圖片的去霧效果。

本發明授權一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法在權利要求書中公布了：1.一種基于隨機微分方程和高斯金字塔結合的去霧方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：收集高分辨率和低質量有霧圖片，構成數據集D1； S2：將數據集D1輸入高斯金字塔網絡，通過對原始圖片進行高斯模糊和下采樣操作，生成逐層降低分辨率的圖像集合，每一層的圖像分辨率為前一層的一半，進而將圖片形成一個金字塔狀的多尺度表示；高分辨率圖片通過高斯金字塔網絡生成第一多層特征圖，低質量有霧圖片過高斯金字塔網絡生成第二多層特征圖； S3：將第一多層特征圖進行擴散過程，生成噪聲特征圖； S4：將第二多層特征圖和噪聲特征圖輸入到NAFNet網絡中訓練，對噪聲進行預測，并將預測結果輸入到損失函數中計算，用于優化模型參數；所述NAFNet網絡包括編碼器、中間特征層和解碼部分；所述編碼器將分辨率最低的特征圖通過編碼器輸出特征圖，并進行快速傅里葉變換得到第一振幅譜和第一相位譜；所述中間特征層，將編碼器將分辨率最低的特征圖通過中間特征層NAFBlock處理，并再次進行快速傅里葉變換，得到第二振幅譜和第二相位譜，將第一相位譜和第二振幅譜進行逆傅里葉變換生成特征圖，并將其輸入到解碼器；所述損失函數包括：L1損失，基于預測值與真實值之間的絕對差的平均值，用于度量重建圖像與原始圖像之間的差異；Lms-ssim損失，基于結構相似性指數，通過結合多尺度的結構相似性指數信息，衡量圖像在多個尺度上的相似性，用于重建圖像在視覺上接近原始圖像；通過將L1損失與Lms-ssim損失相結合，損失函數優化模型性能，用于去除噪聲并提高圖像重建的質量； S5：將步驟S3的噪聲特征圖輸入到NAFNet網絡中，并通過迭代處理，生成初始狀態無噪聲特征圖； S6：將初始狀態無噪聲特征圖輸入高斯金字塔網絡中，通過逐層重建，得到重建后去霧圖片。

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湖北經濟學院，其通訊地址為：430200 湖北省武漢市江夏區藏龍島開發區楊橋湖大道8號(江夏區藏龍島辦事處梁山頭村)；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”。