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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利精细天空分割和透射率融合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：CN116993614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310990948.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权精细天空分割和透射率融合图像去雾方法是由赵海丽;王琦;景文博;王彩霞;刘鹏设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本精细天空分割和透射率融合图像去雾方法在说明书摘要公布了：精细天空分割和透射率融合图像去雾方法属于图像处理技术领域。现有技术处理有天空有雾图像时，由于天空过亮而呈现为白色场景，从而不符合暗通道先验规律，得到的去雾图像天空部分存在严重的颜色失真。本发明利用Canny算子与大津法相结合的算法，对有天空有雾图像进行边缘特征提取，初步划分天空区域和非天空区域，利用侧边窗滤波使图像边缘更加平滑，天空区域和非天空区域边界更清晰，对非天空区域、天空区域分别采用暗通道先验算法、亮通道先验算法估算各自的透射率，加权融合处理后得到整幅图像透射率，根据天空区域的像素均值得到大气光值，最后通过大气散射模型得到恢复的去雾图像。本发明应用于雾天图像监控过程中的图像识别和目标跟踪领域。

本发明授权精细天空分割和透射率融合图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.精细天空分割和透射率融合图像去雾方法，其特征在于： 1获取有天空有雾彩色图像Ix； 2将所述Ix进行灰度化处理，得到Ix的灰度图像I′x； 3划定灰度图像I′x中的非天空区域与天空区域 首先，利用大津法获得最大间类方差δ2： 其中：k为灰度值，非天空区域W0和天空区域W1平均灰度值分别为h0k、h1k，某一像素落在图像的非天空区域、天空区域的概率为hk为整个图像的平均灰度值；与最大间类方差δ2对应的k值为最佳阈值，将该最佳阈值设定为Canny算子中的高阈值Th，将低阈值Tl设定为高阈值Th的所述高阈值Th、低阈值Tl成为非天空区域与天空区域的边缘特征； 其次，对灰度图像I′x采用形态学膨胀与腐蚀操作后，再填充边缘特征，得到二值图像Ix′； 4对二值图像Ix′中的非天空区域进行边缘平滑处理 利用侧边窗滤波对二值图像Ix′进行加权滤波，默认天空区域出现在非天空区域的上方，以非天空区域的图像边界像素为中心点构造5类窗口，分别标记为下d、左l、右r、左下l-d、右下r-d，该5类窗口标记为S＝{d,l,r,l-d,r-d}，该5类窗口的序号为n，边界待处理像素标记为i，i的临近像素标记为j，经过某类窗口加权滤波后的图像为In： 式中：为边界待处理像素i处的窗口，wij为权重核，wij位于边界待处理像素i的附近，qj为临近像素j的像素值，Nn为某类窗口的权重之和，即： 代价函数Ei为： 式中：qi为边界待处理像素i的像素值， 则最佳窗口图像Im为： Im＝argminn∈SEi， 由最佳窗口图像Im对边界待处理像素i进行滤波，阻止二值图像Ix′中的非天空区域的边缘扩散，得到最终二值图像Ix″，在Ix″中非天空区域边缘信息更加明显，边缘更加平滑； 5估算透射率 首先，在最终二值图像Ix″中选取天空区域所有像素灰度均值作为大气光值A； 其次，采用暗通道先验算法估算非天空区域透射率tnon-skyx： 式中：ω为恒定参数，Ωx表示以x为中心的某一区域，y表示在Ωx区域中的像素点坐标，Icy表示R,G,B三通道中某一通道图像，Ac表示R,G,B三通道中某一通道大气光值； 第三，采用亮通道先验算法估算天空区域透射率tskyx： 6融合透射率 以加权融合方式融合非天空区域透射率tnon-skyx、天空区域透射率tskyx： 天空区域在最终二值图像Ix″中的出现概率λ为： 式中：Q为天空区域的像素总数，H为整幅图像的高度，W为整幅图像的宽度； 整幅图像透射率tx： tx＝λtskyx+1-λtnon-skyx-ζ， 式中：ζ为人为添加约束自定义参数，用来调整整幅图像透射率tx， 7根据公式求得恢复的去雾图像Jx。

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