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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的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：CN120163739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510226121.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾方法是由刘绍宾;余梅;唐逸凡;刘少坤;李凯;刘星设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾方法在说明书摘要公布了：基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾方法，包括以下步骤：步骤S1：收集包含不同浓度雾霾的公开有雾数据集，并对其中的图像进行预处理，以提高数据质量和模型训练效果；步骤S2：构建基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾网络框架，该框架包含U型去雾网络、层间多尺度序列交互模块IMSIM和傅里叶域频空增强模块FDFSEM；步骤S3：使用标注好的图像数据集训练网络，定义合适的损失函数，使用优化器进行训练；步骤S4：使用峰值信噪比PSNR、结构相似性指数SSIM两个指标评估去雾效果，优化训练后的模型，部署到实际应用中进行在线推理和实时去雾；通过上述步骤可以实现输入特征图的去雾。

本发明授权基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾方法在权利要求书中公布了：1.基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集包含不同浓度雾霾的公开有雾数据集，并对其中的图像进行预处理，以提高数据质量和模型训练效果； 步骤S2：构建基于层间多尺度序列交互和傅里叶域频空增强的去雾网络框架，该框架包含U型去雾网络、层间多尺度序列交互模块IMSIM和傅里叶域频空增强模块FDFSEM； 步骤S3：使用标注好的图像数据集训练网络，定义损失函数，使用优化器进行训练； 步骤S4：使用峰值信噪比PSNR、结构相似性指数SSIM两个指标评估去雾效果，优化训练后的模型，部署到实际应用中进行在线推理和实时去雾； 通过上述步骤可以实现输入特征图的去雾； 在步骤S2中，在构建U型去雾网络时，具体包括：编码层特征提取模块、残差模块6、解码层图像恢复模块第三解码层；编码层特征提取模块包括第一编码层100，第二编码层101，第三编码层102、残差模块6、解码层图像恢复模块包括第三解码层103，第二解码层104，第一解码层105； 在构建层间多尺度序列交互模块IMSIM时，通过多尺度卷积提取不同编码层特征中的局部与全局上下文信息；同时，利用序列建模机制mLSTM捕获跨层之间的长距离依赖关系；层间多尺度序列交互模块IMSIM输出的特征经过残差模块6进一步优化，生成融合了边缘细节和语义信息的聚合特征，最终传递至第三解码层103； 在构建傅里叶域频空增强模块FDFSEM时，在解码阶段针对对应编码层，通过傅里叶变换提取频域特征以强化高频信息，结合卷积操作提取空间域特征以保持纹理完整性；经过频空协同处理后，将优化的特征传递至对应解码层。

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