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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法及装置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：CN120259142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510748261.X，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法及装置是由蔡磊;阮芳;洪梓静;曾焕强;卢伟;黄影;朱建清;施一帆;陈婧;项文杰设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法及装置，涉及图像处理领域，包括：在噪声预测器和动态退化生成器的训练过程中，采用期望最大化算法的E步对隐变量进行优化，得到优化后的隐变量；在期望最大化算法的M步中，将优化后的隐变量和状态变量输入到动态退化生成器中，生成退化图层以对噪声预测器和动态退化生成器进行半监督训练，得到经训练的噪声预测器；在图像复原阶段，将恶劣天气退化图像和随机高斯噪声输入到经训练的噪声预测器中，执行服从马尔科夫链的迭代去噪步骤，得到干净的复原图像。本发明解决现有恶劣天气图像复原模型泛化能力有限，复原效果不稳定的问题。

本发明授权基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态退化生成的恶劣天气退化图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建有条件的扩散模型和动态退化生成器，所述扩散模型包括前向加噪过程和逆向去噪过程，所述逆向去噪过程中采用噪声预测器进行迭代去噪，所述动态退化生成器包括依次连接的转移模型、全连接层和发射模型； 构建有标签数据集和无标签数据集，在所述噪声预测器和动态退化生成器的训练过程中，采用期望最大化算法的E步对引入的隐变量进行优化，得到优化后的隐变量，具体包括： 在期望最大化算法的E步中，利用朗之万动力学对隐变量z进行迭代优化，得到优化后的隐变量z′，迭代优化过程采用下式表示： 其中，τ表示朗之万动力学的第τ次迭代，δ表示步长因子，ξτ表示朗之万动力学的第τ次迭代中所使用的高斯噪声，gz表示关于隐变量z的目标函数，zτ表示经过朗之万动力学的第τ次迭代优化后的隐变量，zτ+1表示经过朗之万动力学的第τ+1次迭代优化后的隐变量，表示关于隐变量z的目标函数在zτ处的梯度； 重复以上迭代优化过程，将最后一次迭代所得到的隐变量作为所述优化后的隐变量z′；在期望最大化算法的M步中，将所述优化后的隐变量和引入的状态变量输入到所述动态退化生成器中，生成退化图层，采用所述有标签数据集和无标签数据集并结合所述退化图层对所述噪声预测器和动态退化生成器进行半监督训练，得到经训练的噪声预测器和经训练的动态退化生成器；将扩散模型的逆向去噪过程作为恶劣天气退化图像复原模型； 获取待复原的恶劣天气退化图像和符合标准高斯分布的随机噪声同时输入到所述恶劣天气退化图像复原模型中，通过经训练的噪声预测器，执行服从马尔科夫链的T个扩散时间步的去噪过程，得到干净的复原图像。

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