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！

龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级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：CN117291834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311173284.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾方法是由石明珠;孔思琪;谭慕贤;糟斌;林芯卉;苏宇皓设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾方法，将有雾图像输入至基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾模型中，输出去雾图像；所述基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾模型包括：多个特征感知残差块和一个多特征耦合模块；其中每一所述特征感知残差块包括多个物理特征感知模块和一个残差融合模块。其中，物理特征感知模块用于提取输入的有雾图像的物理特征；残差融合模块用于将多个物理特征感知模块提取的物理特征进行特征融合，形成融合物理特征；多特征耦合模块用于将多组特征感知残差块形成的融合物理特征进行拼接重建并输出去雾图像。上述方法在不同数据集上达到了优异的去雾性能，同时保持了较低的参数量。

本发明授权一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾方法，其特征在于：将有雾图像输入至基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾模型中，输出去雾图像； 所述基于物理感知的多尺度特征融合轻量级图像去雾模型包括：一个3×3卷积、多个特征感知残差块和一个多特征耦合模块；其中每一所述特征感知残差块包括多个物理特征感知模块和一个残差融合模块； 所述3×3卷积，用于提取输入的有雾图像的浅层特征； 所述物理特征感知模块，用于充分提取局部细节特征，并且捕获特征的物理特性，输出物理特征；所述物理特征感知模块包括两次深度可分离卷积、一次ReLU、一次短残差连接、一次长残差连接、一个通道注意力、一个像素注意力以及一次物理注意力； 所述残差融合模块，用于将最后一个物理特征感知模块提取的物理特征和浅层特征进行特征融合，形成融合物理特征；所述残差融合模块包括全局平均池化、深度可分离卷积、ReLU层、Softmax层和残差连接； 所述多特征耦合模块，用于将三组特征感知残差块形成的融合物理特征进行拼接重建并输出去雾图像；所述多特征耦合模块包括一个通道注意力、四条并行的卷积分支、一个像素注意、两个3×3卷积层和一个长残差连接；每条所述卷积分支堆叠不同个数的卷积； 首先通过一个通道注意力来进一步提取特征，然后采用四条并行的卷积分支，每条分支堆叠不同个数的卷积，从而实现多尺度特征的提取，然后通过一个像素注意进一步融合特征，最后采用两个3×3卷积层和一个长残差连接输出去雾后的干净图像。

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天津师范大学，其通讯地址为：300387 天津市西青区宾水西道393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。