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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振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：CN115937021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211393131.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振去雾方法是由孙锐;廖郯彬;范之国;张旭东;王长祥设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振去雾方法，涉及图像去雾技术领域。包括获取同一目标场景下的无偏振图像和不同偏振角度的多幅偏振图像；通过多尺度变换获取偏振图像的低频图像；获取低频图像中值滤波后的大气散射光图像；利用大气散射光图像构造Stokes矢量，获取大气散射光总光强；构建雾天成像的物理模型，获取重构后的去雾图像；对重构后的去雾图像执行NSP分解得到高频图像，并进行归一化处理；构造大气散射光总光强和归一化高频图像之间的约束函数，通过迭代优化大气散射光总光强获取优化后的去雾图像。本发明利用去雾图像的高频图像迭代优化大气光，提高了偏振去雾效果。

本发明授权基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频率域特征分离和迭代优化大气光的偏振去雾方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取同一目标场景下的无偏振图像和不同偏振角度的多幅偏振图像； 通过多尺度变换获取每幅偏振图像对应的低频图像； 对每幅低频图像分别执行中值滤波，获取每幅低频图像对应的大气散射光图像； 利用每幅低频图像对应的大气散射光图像构造大气散射光的Stokes矢量，并根据大气散射光的Stokes矢量计算大气散射光总光强； 根据无偏振图像和大气散射光总光强构建雾天成像的物理模型，并根据雾天成像的物理模型得到重构后的去雾图像； 对重构后的去雾图像执行NSP分解得到对应的高频图像，并对高频图像进行归一化处理，获取归一化后的高频图像； 构造大气散射光总光强和归一化后的高频图像之间的约束函数，通过迭代优化大气散射光总光强获取优化后的去雾图像；具体包括： 构造大气散射光总光强和归一化后的高频图像之间的约束函数： 式中，H表示归一化后的高频图像，SAI表示大气散射光总光强，Ω表示大气散射光总光强图像边缘区域，x1和y1分别表示边缘区域Ω中的两个像素点，WSAI,H为权重函数； 利用第i次归一化后的高频图像Hi重新定义第i+1次的大气散射光总光强SAIi+1： 式中，l表示拉格朗日乘子，并利用梯度下降法求解大气散射光总光强SAIi+1，收敛条件为||SAIi+1-SAIi||＜ε，ε表示收敛阈值。

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