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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于条件生成对抗网络的多深度融合的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：CN119919314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411852120.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法是由文斌;黄卫阳;章学勤;吕文丹;刘典;董加良;封宣宇;张晓檬设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法在说明书摘要公布了：基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法，包括:获取包含有雾图像以及与有雾图像一一对应的清晰图像的数据集，并划分为训练集和测试集；基于条件生成对抗网络的框架构建多深度融合的图像去雾模型，多深度融合的图像去雾模型包括生成器和判别器，其中生成器用于生成有雾图像，生成器用于分析输入图像是真实图像还是生成图像，并根据输出结果对生成器提供反馈；利用训练集对构建的多深度融合的图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型；利用训练好的图像去雾模型对测试集进行测试，得到去雾图像。该方法能够更精准地感受出雾霾的浓度和大小，有效地处理了以往方法面对真实雾霾情形下雾霾分布浓度不均匀导致全局去雾效果不好的问题。

本发明授权基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取包含有雾图像以及与有雾图像一一对应的清晰图像的数据集，并将数据集划分为训练集和测试集； 步骤2：基于条件生成对抗网络的框架构建多深度融合的图像去雾模型； 步骤3：利用训练集对步骤2构建的多深度融合的图像去雾模型进行训练，得到训练好的图像去雾模型； 步骤4：利用步骤3训练好的图像去雾模型对测试集进行测试，得到去雾图像； 所述步骤2中，搭建用于图像去雾的多深度融合的对抗生成网络MDF-GAN，具体包括： 搭建用于生成接近真实图像的多深度融合的生成器，该生成器能够学习从有雾图像到其对应的真实无雾图像的映射，生成器包括能够提取有雾图像特征的雾霾学习单元HLB、融合不同深度的语义特征的多深度投影模块MDPM组成的上采样编码器、下采样解码器和能强化低分辨率高语义特征表示能力的增强模块； 搭建用于帮助生成器达到最好拟合状态的判别器，将生成器的输出与其真实无雾图像一起作为输入提供给判别器以供比较，判别器再将对的质量判别打分反馈给生成器； 包括如下步骤： 步骤2.1：构建用于提取有雾图像特征的雾霾学习单元； 步骤2.2：构建用于融合不同深度语义特征的多深度投影模块； 步骤2.3：搭建用于强化低分辨率高语义特征表示能力的增强模块； 步骤2.4：搭建用于生成接近真实图像的多深度融合的生成器； 步骤2.5：搭建用于帮助生成器达到最好拟合状态的判别器。

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