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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法、装置、设备及介质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：CN120147186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510226147.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法、装置、设备及介质是由裴颂伟;李岳华;杨文政;李倩设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域。包括：将样本有雾图像输入待训练的图像去雾网络；通过预训练的风格恢复模块对样本有雾图像进行处理得到样本风格恢复图像；通过待训练的细节补充模块对样本有雾图像进行处理得到细节补充图像特征；将样本风格恢复图像和细节补充图像特征输入待训练的交叉融合模块得到样本去雾图像；基于样本去雾图像和所述样本干净图像，对待训练的细节补充模块和待训练的交叉融合模块的模型参数进行更新，直至得到训练好的图像去雾网络；将待去雾图像输入训练好的图像去雾网络，得到去雾后的图像，从而提升图像的去雾效果。

本发明授权一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于风格恢复和细节补充的单图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括： 将样本有雾图像输入待训练的图像去雾网络，所述待训练的图像去雾网络至少包括：预训练的风格恢复模块、待训练的细节补充模块和待训练的交叉融合模块；所述细节补充模块由多方向和多维的卷积组成，用于实现图像细节的提取和补充；所述风格恢复模块基于视觉预训练大模型实现，用于实现图像的风格恢复；所述交叉融合模块用于对所述细节补充模块和所述风格恢复模块的输出信息进行反复聚合； 通过所述预训练的风格恢复模块对所述样本有雾图像进行处理，得到样本风格恢复图像； 通过所述待训练的细节补充模块对所述样本有雾图像进行处理，得到细节补充图像特征； 将所述样本风格恢复图像和所述细节补充图像特征输入所述待训练的交叉融合模块，得到样本去雾图像； 基于所述样本去雾图像和所述样本有雾图像对应的样本干净图像，对所述待训练的细节补充模块和所述待训练的交叉融合模块的模型参数进行更新，直至得到训练好的图像去雾网络； 将待去雾图像输入所述训练好的图像去雾网络，得到所述训练好的图像去雾网络输出的去雾后的图像； 所述细节补充模块至少包括：第一卷积、第二卷积、第三卷积和第四卷积，所述第一卷积、所述第二卷积、所述第三卷积和所述第四卷积分别负责点级、水平级、垂直级和平面级这四个维度的细节补充； 所述风格恢复模块至少包括：改进后的MAE编码器和MAE解码器；所述改进后的MAE编码器包括：顺次连接的多个去雾MAE编码层结构，每个去雾MAE编码层结构包括：顺次连接的第一适配器、一个MAE编码器层和第二适配器；所述第一适配器包括一个线性层和一个激活层，负责跨多个块进行特征转换；所述第二适配器涉及一个单线性变换。

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