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龙图腾网获悉天翼智慧家庭科技有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的单幅图像去天气影响处理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：CN113850728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110214207.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于生成对抗网络的单幅图像去天气影响处理方法是由申东凡设计研发完成，并于2021-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的单幅图像去天气影响处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成对抗网络的单幅图像去天气影响处理方法，方法包括获取用于训练的数据集，所述数据集包括受天气影响的模糊图片以及未受天气影响的清晰图片；构建用于实现学习模糊图片与清晰图片间关系的深度学习网络，其中所述深度学习网络基于生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成受天气影响的模糊图片的第一生成器和生成未受天气影响的清晰图片的第二生成器；使用所获取的用于训练的数据集对所构建的深度学习网络进行训练，以得到最优的所述第二生成器作为所述图片去天气影响模型；将待处理的图片输入图片去天气影响模型；以及处理输入的图片，并输出与输入的图片对应的清晰图片。

本发明授权一种基于生成对抗网络的单幅图像去天气影响处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练图片去天气影响模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用于训练的数据集，所述数据集包括受天气影响的模糊图片以及未受天气影响的清晰图片； 构建用于实现学习模糊图片与清晰图片间关系的深度学习网络，其中所述深度学习网络基于生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成受天气影响的模糊图片的第一生成器和生成未受天气影响的清晰图片的第二生成器；以及 使用所获取的用于训练的数据集对所构建的深度学习网络进行训练，以得到最优的所述第二生成器作为所述图片去天气影响模型， 其中构建用于实现学习模糊图片与清晰图片间关系的深度学习网络进一步包括： 构建第一编码器E1和第二编码器E2，其中所述第一编码器E1的输入是受天气影响的模糊图片，所述第二编码器E2的输入是未受天气影响的清晰图片，所述第一编码器E1和所述第二编码器E2的输出为共同潜在空间的潜在编码； 构建第一生成器G1和第二生成器G2，其中所述第一生成器G1和所述第二生成器G2的输入为所述共同潜在空间的潜在编码，所述第一生成器G1的输出为生成的受天气影响的模糊图片，并且所述第二生成器G2的输出为生成的未受天气影响的清晰图片；以及 构建第一判别器D1和第二判别器D2，其中所述第一判别器D1的输入为真实的受天气影响的模糊图片或者由所述第一生成器G1生成的受天气影响的模糊图片，输出是输入图片是真实图片还是生成图片的概率，所述第二判别器D2的输入为真实的未受天气影响的清晰图片或者由所述第二生成器G2生成的未受天气影响的清晰图片，输出是输入图片是真实图片还是生成图片的概率。

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