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龙图腾网获悉河南铭视科技股份有限公司申请的专利一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119599911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411672516.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法是由桂洪洋;陈家祺;桑万里;雷建岭设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法，涉及图像处理技术领域，解决的是监控视频中少量含雾图像的雾气特征去除效率低和失误率高的问题；多尺度图像去雾方法，包括摄像装置的监控器采集监控区域视频，并将监控区域视频传输至内部处理器；内部处理器对监控区域视频进行逐帧分解，提取原始含雾图像；对原始含雾图像进行预处理，增强原始含雾图像中的雾气特征，进而获取含雾增强图像；将含雾增强图像分解为若干尺度不同的雾气频率图层；根据大气散射模型拟合获取的雾气频率图层，进而利用雾气反演模型去除原始含雾图像中的雾气特征，获取初步去雾图像；通过内置规则将设备序列号与视频接收时间运算后生成唯一标识，降低了雾气特征的去除失误率。

本发明授权一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于摄像装置的多尺度图像去雾方法，其特征在于：依次包括以下步骤； S1：摄像装置的监控器采集监控区域视频，并将监控区域视频传输至内部处理器； S2：内部处理器对监控区域视频进行逐帧分解，以提取原始含雾图像； S3：对提取的原始含雾图像进行预处理，增强原始含雾图像中的雾气特征，进而获取含雾增强图像； S4：将含雾增强图像分解为若干尺度不同的雾气频率图层； S5：根据大气散射模型拟合获取的雾气频率图层，进而利用雾气反演模型去除原始含雾图像中的雾气特征，以得到初步去雾图像； 所述步骤S5中，利用雾气反演模型去除原始含雾图像中的雾气特征，得到初步去雾图像的流程包括：将形态学伪影、雾线集合和大气光值，输入雾气反演模型中特征提取网络的第一分支：1个卷积层、2个卷积层、2个由卷积层及卷积层构成的卷积块和2个平均池化层，获取首层特征矩阵； 并将第一数据图层、第二数据图层和映射数据图层，输入雾气反演模型中特征提取网络的第二分支：3个卷积层、2个卷积层和2个最大池化层，获取次层特征矩阵； 其中，首先将含雾增强图像映射至小波函数构建的多尺度域内，在多尺度域内，小波函数通过伸缩平移运算对含雾增强图像进行卷积计算，以完成含雾增强图像的多尺度细化，进而获取原始含雾图像的多尺度系数；同时分别利用窗口尺寸为的滑动窗口对含雾增强图像进行缩放及重采样，并与多尺度系数内的同尺度部分进行哈达玛运算，以获取第一数据图层；然后对含雾增强图像进行傅里叶变换，接着映射至旋转对称的坐标系中，从而获取含雾增强图像的不同频率组分；随后，利用窗口尺寸为的滑动窗口对含雾增强图像进行缩放及重采样，并与不同频率组分内的同频率部分进行哈达玛运算，以获取第二数据图层；再将多尺度系数内的剩余尺度部分和不同频率组分内的剩余频率部分进行映射，以获取映射数据图层； 同时将雾气频率图层、模糊层和细节层，输入雾气反演模型中特征提取网络的第三分支：2个卷积层、1个卷积层、2个卷积层和2个最大池化层，获取终层特征矩阵； 其中，将获取的若干含雾图像根据权重进行融合，以获取融合含雾图像，通过将对比度、饱和度和光偏振度进行加权相乘后获取权重；再利用融合含雾图像分别构建高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，将高斯金字塔中最小尺度图层与第二数据图层相乘再相加，进而获取模糊层，同时将拉普拉斯金字塔中的所有尺度图层与第一数据图层进行哈达玛运算及上采样，进而获取细节层； 将首层特征矩阵与次层特征矩阵进行拼接后，输入雾气反演模型中的迭代训练网络：2个卷积层、2个块、1个mish激活函数、2个最大池化层、2个自适应池化层和1个残差块进行若干次训练，以对各数据图层的不同程度雾影进行演化，获取初步权重矩阵； 同时将首层特征矩阵与终层特征矩阵通道混洗后进行拼接，输入雾气反演模型中的生成器，以确定雾影聚集区域，获取偏置权重矩阵； 再对初步权重矩阵和偏置权重矩阵赋予权重系数进行门控融合后，输入雾气反演模型中的判别器，利用全局损失函数进行全局更新优化，以增强原始含雾图像中雾气特征的去除效果，进而得到初步去雾图像。

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