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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的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：CN119919304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411894042.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法是由雷帮军;李子怡;夏平;邸忆;李睿恒;左乾坤;田浩设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法，收集高分辨率和低质量有雾图片，并输入高斯金字塔网络分解，生成第一多层特征图和第二多层特征图；将第一多层特征图进行扩散过程，生成噪声特征图；将第二多层特征图和噪声特征图输入到NAFNet网络中训练，进而对噪声进行预测；将噪声特征图输入NAFNet网络，并通过迭代处理，生成初始状态无噪声特征图；将初始状态无噪声特征图输入高斯金字塔网络，通过逐层重建，得到去雾图片。本发明的一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法，将高分辨率和低质量有雾图片输入到高斯金字塔，并在噪声预测网络NAFNet中引入傅里叶变换，引入损失函数对模型参数进行优化，提高对图片的去雾效果。

本发明授权一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机微分方程和高斯金字塔结合的去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集高分辨率和低质量有雾图片，构成数据集D1； S2：将数据集D1输入高斯金字塔网络，通过对原始图片进行高斯模糊和下采样操作，生成逐层降低分辨率的图像集合，每一层的图像分辨率为前一层的一半，进而将图片形成一个金字塔状的多尺度表示；高分辨率图片通过高斯金字塔网络生成第一多层特征图，低质量有雾图片过高斯金字塔网络生成第二多层特征图； S3：将第一多层特征图进行扩散过程，生成噪声特征图； S4：将第二多层特征图和噪声特征图输入到NAFNet网络中训练，对噪声进行预测，并将预测结果输入到损失函数中计算，用于优化模型参数；所述NAFNet网络包括编码器、中间特征层和解码部分；所述编码器将分辨率最低的特征图通过编码器输出特征图，并进行快速傅里叶变换得到第一振幅谱和第一相位谱；所述中间特征层，将编码器将分辨率最低的特征图通过中间特征层NAFBlock处理，并再次进行快速傅里叶变换，得到第二振幅谱和第二相位谱，将第一相位谱和第二振幅谱进行逆傅里叶变换生成特征图，并将其输入到解码器；所述损失函数包括：L1损失，基于预测值与真实值之间的绝对差的平均值，用于度量重建图像与原始图像之间的差异；Lms-ssim损失，基于结构相似性指数，通过结合多尺度的结构相似性指数信息，衡量图像在多个尺度上的相似性，用于重建图像在视觉上接近原始图像；通过将L1损失与Lms-ssim损失相结合，损失函数优化模型性能，用于去除噪声并提高图像重建的质量； S5：将步骤S3的噪声特征图输入到NAFNet网络中，并通过迭代处理，生成初始状态无噪声特征图； S6：将初始状态无噪声特征图输入高斯金字塔网络中，通过逐层重建，得到重建后去雾图片。

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