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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储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：CN114037630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111304640.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质是由宋希彬;张良俊设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。具体实现方案为：将获取到的有雾图像输入预设模型，得到有雾图像的雾气特征以及去雾图像，雾气特征用于表征有雾图像中与雾气相关的特征；基于有雾图像的雾气特征以及去雾图像，确定与有雾图像对应的重建图像；基于重建图像和有雾图像组成的第一图像对，以及去雾图像和预先标注的去雾图像对应的清晰图像组成的第二图像对，训练预设模型得到目标模型。

本发明授权一种模型训练及图像去雾方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括： 将获取到的有雾图像输入预设模型，得到所述有雾图像的雾气特征以及去雾图像；所述雾气特征用于表征所述有雾图像中与雾气相关的特征； 基于所述有雾图像的雾气特征以及所述去雾图像，确定与所述有雾图像对应的重建图像； 基于所述重建图像和所述有雾图像组成的第一图像对，以及所述去雾图像和预先标注的所述去雾图像对应的清晰图像组成的第二图像对，训练所述预设模型，得到目标模型； 其中，所述有雾图像的雾气特征以及去雾图像的确定方式，包括： 基于注意力机制，对所述有雾图像进行各通道特征提取及通道增强处理，得到第一特征图； 基于注意力机制，分别确定所述第一特征图中各像素点的像素权重； 利用所述像素权重对所述第一特征图的各像素进行加权运算，得到所述第二特征图； 对所述第二特征图进行特征映射，得到所述有雾图像的雾气特征以及所述去雾图像； 在所述有雾图像的雾气特征包括光照信息和透光率信息的情况下，所述预设模型包括主干网络、第一分支网络以及第二分支网络； 其中，所述主干网络用于确定所述去雾图像； 所述第一分支网络用于确定所述有雾图像的所述光照信息； 所述第二分支网络用于确定所述有雾图像的所述透光率信息。

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