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龙图腾网获悉北京联合大学申请的专利一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅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：CN114170100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111463679.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅图像去雾方法是由景竑元;査全兴;朱志伟;付怡然设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅图像去雾方法，包括准备有雾‑无雾图像集的训练集和测试集，还包括以下步骤：使用所述训练集中的图像进行DITCSA‑Net网络训练，生成训练模型；将所述训练模型保存到本地文件夹，使用所述测试集中的图像测试所述训练模型的效果，如果满意，则将该训练模型保存为满意的训练模型；将所述满意的训练模型保存到本地文件夹，使用所述满意的训练模型测试有雾图像的盲图。本发明将注意力机制引入网络编码器模块，在编码器和解码器连接处使用特征恢复模块来补偿丢失的特征信息，在解码层提出了一个子注意模块，以避免解码过程中的信息丢失，并根据有效信息恢复高质量的无雾图像。

本发明授权一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种使用细节传输通道和子注意模块的单幅图像去雾方法，包括准备有雾-无雾图像集的训练集和测试集，其特征在于，还包括以下步骤： 步骤1：使用所述训练集中的图像进行DITCSA-Net网络训练，生成训练模型，所述DITCSA-Net网络包括编码器模块、多尺度特征增强恢复模块、细节信息传输信道和解码器模块； 所述编码器模块嵌入有特征注意子模块，并在每一层后添加一个密集的残差组； 在所述特征注意子模块的平均池化层之前增加一个5×5卷积核的最大池化层； 所述细节信息传输信道是使用跳跃连接技术的细节信息传输信道，其表述为 其中，表示信息细节的一个支流信息，ρ为参数整正线性单位，δ是批归一化BN，表示编码器层的输入信息，ID表示发送到解码器层的细节信息； 通过所述编码器模块、所述多尺度特征增强恢复模块和所述细节信息传输信道的处理，生成包含丰富信息的高维特征图； 所述解码器模块用于根据所述高维特征图还原无雾图像的细节信息和低维无雾图像，所述解码器模块包含一个子注意力子模块，用于在编码器与解码器之间实现基于注意力的链接，子注意力的表述如下： Fout＝ConvFin*σConvConvFin+Fin 其中，Fin表示输入的局部恢复特征图，Fout是子注意力模块的输出； 所述输入的局部恢复特征图Fin乘以一个简单的3×3卷积层与两层3×3卷积后的输出和一个Sigmoid激活函数，加上输入的局部恢复特征图Fin得到所述子注意力模块的输出Fout； 步骤2：将所述训练模型保存到本地文件夹，使用所述测试集中的图像测试所述训练模型的效果，如果满意，则将该训练模型保存为满意的训练模型； 步骤3：将所述满意的训练模型保存到本地文件夹，使用所述满意的训练模型测试有雾图像的盲图。

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