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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利面向森林场景的一体化航拍图像增强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：CN115965559B 。

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：202310081891.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权面向森林场景的一体化航拍图像增强方法是由张福泉;陈昭琪;王传胜设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向森林场景的一体化航拍图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向森林场景的一体化航拍图像增强方法，包括：获取森林场景航拍图像，并构造雾霾图像、运动模糊图像和压缩模糊图像，形成数据集，并划分为训练数据集和测试数据集；构建一体化图像增强网络模型，该模型首先进行下采样操作，然后通过多感受野增强块的多个感受野来适应图像中不同目标物体的大小，获得更有效的全局退化表示，最后利用全局跳跃连接，填补反卷积过程的空白内容，获取更纯粹的高分辨率信息；通过训练数据集和测试数据集对一体化图像增强网络模型进行训练和测试，得到训练好的模型；将待增强的退化图像输入训练好的一体化图像增强网络模型，输出增强后图像。该方法可以恢复因任何外界条件而退化的森林场景航拍图像。

本发明授权面向森林场景的一体化航拍图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种面向森林场景的一体化航拍图像增强方法，其特征在于，包括： 获取清晰的森林场景航拍图像，并构造对应雾霾、运动模糊、压缩模糊三种图像退化问题的雾霾图像、运动模糊图像和压缩模糊图像，形成数据集，并划分为训练数据集和测试数据集； 构建一体化图像增强网络模型，所述一体化图像增强网络模型首先进行唯一的下采样操作，然后通过多感受野增强块的多个感受野来适应图像中不同目标物体的大小，获得一个更有效的全局退化表示，最后利用全局跳跃连接，填补反卷积过程的空白内容，获取更纯粹的高分辨率信息；通过训练数据集和测试数据集对构建的一体化图像增强网络模型进行训练和测试，得到训练好的一体化图像增强网络模型； 所述一体化图像增强网络模型包括多感受野增强块，用于将不同比例的特征细节嵌入到最终结果中，所述多感受野增强块包含两个分支，较浅的分支用于保持输入特征的高分辨率细节，较深的分支使用不同大小的卷积核来提取多尺度特征； 将待增强的退化图像输入训练好的一体化图像增强网络模型，输出增强后图像。

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