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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法及装置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：CN120876239B 。

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：202511403507.6，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法及装置是由周恒;刘枭雄;徐天阳;吴小俊设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其是指一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法及装置，首先通过多尺度小波频率分解，将原始有雾遥感图像分为低频子带和高频子带，分离雾霾干扰和图像细节；然后对高频子带采用非线性动态增强函数强化细节，利用增强后的高频子带对低频子带进行多尺度导向滤波，抑制图像中的雾气成分；进一步通过残差空洞卷积与SE模块整合不同尺度下的特征信息强化全局结构与局部细节的感知能力，得到融合特征；最后对融合特征解码重建，恢复得到高分辨率的去雾遥感图像。本发明不仅有效提升遥感图像在轻度到重度雾霾条件下恢复后的清晰度、结构完整性与应用适应性，而且缩减了运算消耗，提升了算法执行速度。

本发明授权一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于小波多尺度分解的遥感图像去雾方法，其特征在于，包括： 对原始有雾遥感图像进行三层小波分解后得到低频子带和三层高频子带； 对三层高频子带中的LH子带、HL子带和HH子带分别进行非线性增强，得到三层增强后的高频子带； 根据三层增强后的高频子带合成引导图像，再根据引导图像对低频子带进行导向滤波，得到增强后的低频子带； 利用离散小波逆变换融合增强后的低频子带和三层增强后的高频子带，得到初步融合特征；将初步融合特征经过空洞卷积、残差连接和SE模块，得到融合特征； 基于融合特征和三层增强后的高频子带，利用三层解码子模块生成去雾遥感图像；其中每层解码子模块包括：将当前层解码子模块的输入特征经过转置卷积和双边滤波后，与当前层对应的增强后的高频子带融合，得到当前层解码子模块的细节特征； 将当前层解码子模块的细节特征经过自适应锐化核，得到当前层解码子模块的输出特征，并作为下一层解码子模块的输入特征，包括： 计算当前层解码子模块的细节特征的梯度幅值，公式为： ； 其中，为第j层解码子模块的细节特征，和分别为第j层解码子模块的细节特征的x方向和y方向的梯度幅值，和分别为算子在x方向和y方向上的卷积核，为第j层解码子模块的细节特征的梯度幅值；； 根据当前层解码子模块的细节特征的梯度幅值计算当前层解码子模块的锐化强度，公式为： ； 其中，为第j层解码子模块的锐化强度，为缩放因子，为Sigmoid函数，为强弱边缘阈值； 根据当前层解码子模块的锐化强度对细节特征进行锐化处理，得到当前层解码子模块的输出特征，并作为下一层解码子模块的输入特征，公式为： ； 其中，为第j-1层解码子模块的输入特征，为高斯模糊； 最后一层解码子模块的输出特征为解码重建模块输出的去雾遥感图像； 第三层解码子模块的输入特征为融合特征。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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”。

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