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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复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：CN119295348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411341849.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复方法是由王卫;王宁;赵佩;王鸿亮;周晓磊;隋东;孟源泽设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复方法。方法包括：获取多场景清晰图像并利用图像合成技术，合成在雨雪雾天气条件下的图像，构建标准的多天气数据集；对上述数据集预处理后进行划分；构建基于状态空间模型的多天气退化图像恢复模型，对该模型进行训练优化；获取受天气影响导致退化的图像并对其进行预处理，将处理后的图像输入预训练的多天气退化图像恢复模型中进行恢复，输出即为处理后的清晰图像。本发明基于状态空间模型，引入了自适应通道注意力机制，增强了网络对图像局部特征的捕捉能力，通过重叠的块嵌入和多尺度处理策略，能有效处理各种尺度的图像，显著提高了图像恢复的性能。本发明的方法能够处理包括但不限于因雨、雪、雾的多种天气退化的图像恢复任务，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于状态空间模型的多天气退化图像恢复方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取多天气清晰图像，并图像处理为对应天气的退化图像，建立多天气标准数据集，所述数据集中存储有{退化图像，清晰图像}对；对数据集进行预处理，按比例进行划分； 步骤S2：构建基于状态空间模型的多天气退化图像恢复网络，所述恢复网络包括：浅层特征提取阶段、深层特征提取阶段和高质量图像重建阶段；所述浅层特征提取阶段，使用卷积层提取退化图像I的浅层特征Fs；所述深层特征提取阶段包括上采样层、下采样层和n个残差视觉状态空间组以及尾部的一个卷积层；对浅层特征Fs进行处理得到深层特征Fd；所述高质量图像重建阶段以浅层特征Fs和深层特征Fd融合后为输入，经过处理后得到清晰图像Ic；所述的高质量图像重建阶段的具体操作为： 将浅层特征Fs和深层特征Fd相加后作为高质量图像重建阶段的输入，将其经过残差视觉状态空间组RVSSG进行特征重建，通过卷积层将重建的特征映射到目标输出空间，得到最终清晰的图像恢复结果Ic，其公式表示为： Ic＝Conv2DRfFs+Fd 其中，Rf表示为最后一个残差视觉状态空间组，Conv2D表示二维卷积操作； 步骤S3：基于多天气标准数据集，迭代训练多天气退化图像恢复网络，得到训练好的理想恢复模型； 步骤S4：采集待恢复的受天气影响而退化的图像，进行预处理后输入所述训练好的多天气退化图像的理想恢复模型中进行恢复，得到对应天气的清晰图像。

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