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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种雾天场景下的图像深度补全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：CN119152007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411275104.3，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种雾天场景下的图像深度补全方法是由姜平;鹿庆刚;张炳力;姜俊昭;王怿昕;张智森;宋祖常;刘安;徐超;吴韦恒设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雾天场景下的图像深度补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雾天场景下的图像深度补全方法，包括：1.使用摄像头采集图像数据，同时使用激光雷达采集点云信息生成稀疏深度图；2.建立雾天大气散射模型，利用随机生成的消光系数生成雾天模拟图像集；3.搭建卷积神经网络，利用雾天模拟图像集进行训练，得到消光系数预测网络模型，输出雾天图像的消光系数；4.搭建双分支主干的深度补全网络，将雾天图像和稀疏深度图输入深度补全网络进行处理和融合，生成密集深度图。本发明能够通过图像深度补全生成密集深度图，从而增强深度信息的适用性和有效性，使深度图在更多应用中得以利用。

本发明授权一种雾天场景下的图像深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种雾天场景下的图像深度补全方法，其特征在于，包括如下步骤： A、使用摄像头采集目标场景的第g张图像，且的维度为，其中，表示图像的高度，表示图像的宽度，表示图像的通道数； 使用激光雷达同步采集目标场景的第g个点云信息，并生成第g张稀疏深度图，且的维度为，其中，1表示稀疏深度图的通道数； B、随机生成取值范围为[0.1,1]的第g个消光系数，并建立雾天大气散射模型，从而利用所述雾天大气散射模型对进行模拟，得到以为标签的雾天图像，进而生成雾天模拟图像集； C、搭建图像消光系数预测网络，并输入雾天模拟图像集后，利用Adam优化算法对网络进行训练，得到最优图像消光系数预测模型； D、搭建双分支主干的深度补全网络，用于对和进行特征提取和融合处理，得到第g个密集深度图； E、基于和构建平均绝对误差损失，从而利用Adam优化算法对所述双分支主干的深度补全网络进行训练，并计算以更新网络参数，直到收敛为止，从而得到最优的双分支主干的深度补全网络模型，用于输出对应图像的密集深度图。

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