买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于文本引导和扰动防御的真实场景图像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：CN120580174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511053899.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于文本引导和扰动防御的真实场景图像去雾方法是由张亚飞;宋帅田;李华锋;谢明鸿设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导和扰动防御的真实场景图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于文本引导和扰动防御的真实场景图像去雾方法，属于计算机图像处理技术领域。本发明包括步骤：构建扰动生成模块、预训练的去雾网络、文本嵌入模块、去雾网络，将嵌入文本特征的图像特征输入到去雾网络；去雾网络通过前向传播过程进行特征提取；同时，通过防御模块和调制融合模块，将特征中含有的扰动信息进行防御和将防御后的特征和预训练的去雾网络中的原始特征进行融合；去雾网络经过最后一个特征提取模块和卷积操作得到去雾后的图像。本发明去雾网络能够更好地利用原始特征来指导图像的去雾过程，从而产生更清晰、更真实的恢复图像。

本发明授权基于文本引导和扰动防御的真实场景图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.基于文本引导和扰动防御的真实场景图像去雾方法，其特征在于：所述方法包括： Step1、获取RGB三通道的有雾图像，并对有雾图像进行预处理； Step2、构建扰动生成模块，将可学习扰动注入到预处理的有雾图像中，扰动生成模块使用随机初始化的一组可学习向量，可学习向量模拟真实场景中存在的各种因素，并通过梯度反转进行更新； Step3、构建预训练的去雾网络，将预处理有雾图像输入到预训练的去雾网络中产生原始特征用于指导去雾网络，在扰动生成模块中去雾网络用于更新扰动； Step4、构建文本嵌入模块，将通过语言大模型生成的文本特征和扰动图像输入到文本嵌入模块，将文本信息嵌入到图像特征中，在前向传播过程中，通过文本特征对图像特征进行任务引导； 所述Step4包括： 首先，将语言大模型输入的文本特征和扰动生成模块生成的扰动图像输入到文本嵌入模块中，扰动图像通过卷积得到；文本特征经过线性层得到；通过全局平均池化后和通过通道拼接、线性层和调整形状操作得到；最后将和通过相乘、激活函数和层归一化操作，最后再与相加得到文本嵌入特征； Step5、构建去雾网络，将嵌入文本特征的图像特征输入到去雾网络；去雾网络通过前向传播过程进行特征提取；同时，通过防御模块和调制融合模块，将特征中含有的扰动信息进行防御和将防御后的特征和预训练的去雾网络中的原始特征进行融合；去雾网络经过最后一个特征提取模块和卷积操作得到去雾后的图像； 所述Step5中，所述去雾网络包括防御模块，防御模块包括全局防御分支和局部防御分支；防御模块具体操作步骤如下： 将去雾网络的特征提取模块提取的特征分别输入到全局防御分支和局部防御分支； 对于全局角度防御分支，通过多头自注意力得到，接着通过卷积、激活函数、卷积和Softmax得到一组权重后再与相乘得到全局角度过滤后的特征； 对于局部防御分支，通过卷积得到，接着通过全局平均池化、卷积、层归一化和Sotmax得到一组权重后再与相乘得到局部角度过滤后的特征； 将局部角度过滤后的特征和全局角度过滤后的特征通过通道拼接、卷积得到拼接的特征后，依次通过激活函数和卷积后再与特征相加得到防御后的特征； Step6、训练扰动生成模块、预训练的去雾网络、文本嵌入模块和去雾网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。