南京航空航天大学许天恒获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原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：CN118840291B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410846037.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原方法是由许天恒;李芊苒;肖礼箭;张艳丽;董文德设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原方法，包括基于transformer的图像恢复架构Uformer作为生成对抗网络的生成器；向对抗网络的生成器中输入带雾图像生成去雾图片；判别器将生成器生成的去雾图片同不带雾真实图片对比，通过最小化Charbonnier损失函数来优化生成对抗网络模型参数；重复上述操作至训练设置的迭代次数，以及在训练好的生成器前向传播推理过程中，加入gamma矫正函数，将图像数据进行幂次变换来调整其非线性响应的方法，以实现更准确的光强度表现；对gamma校正图像拆分为RGB三个通道，每个通道分别乘以对应权重，经过合并通道并标准化处理后得到最终复原结果，从而使得增强后的图像有着更好的感知范围和应用价值。
本发明授权一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与gamma校正的雾霾图像复原方法，其特征在于，包括： 基于transformer的图像恢复架构Uformer作为生成对抗网络的生成器； 向对抗网络的生成器中输入带雾图像生成去雾图片； 判别器将生成器生成的去雾图片同不带雾真实图片对比，通过最小化Charbonnier损失函数来优化生成对抗网络模型参数； 重复上述操作至训练设置的迭代次数，以及 在训练好的生成器前向传播推理过程中，加入gamma矫正函数，对输入去雾图片进行校正输出初步复原图像； 对gamma校正图像拆分为RGB三个通道，每个通道分别乘以对应权重，经过合并通道并标准化处理后得到最终复原结果。
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