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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利基于空间变换和对比学习的网络训练、应用方法及设备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：CN120852243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511339408.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于空间变换和对比学习的网络训练、应用方法及设备是由李俊;高银;肖自能;方舟;曾少甫;李琦铭;于滨河设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间变换和对比学习的网络训练、应用方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于空间变换和对比学习的网络训练、应用方法及设备，该训练方法引入初始空间变换网络、初始大气光图生成器和初始传输图生成器，并结合处理顺序一致性约束以及双向对比损失，对初始空间变换网络、初始去雾网络、初始大气光图生成器和初始传输图生成器进行联合训练，得到初始去雾网络对应的目标去雾网络。通过处理顺序一致性约束，可以增强目标去雾网络对图像几何扰动的适应能力和抗干扰能力，增强目标去雾网络的鲁棒性，显著提升了目标去雾网络在复杂场景下的泛化能力和去雾稳定性。通过双向对比损失，可以避免因数据分布差异导致的学习混乱，同时增强对清晰图像的约束能力，提高目标去雾网络的图像重建质量。

本发明授权基于空间变换和对比学习的网络训练、应用方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于空间变换和对比学习的网络训练方法，其特征在于，包括： 基于初始空间变换网络和初始去雾网络，先后确定样本集中样本有雾图像的第一变形图像和所述第一变形图像的第一清晰图像，并基于所述初始去雾网络和所述初始空间变换网络，先后确定所述样本有雾图像的第二清晰图像和所述第二清晰图像的第二变形图像； 基于初始大气光图生成器，确定所述样本有雾图像的初始大气光图，并基于初始传输图生成器，确定所述样本有雾图像的初始传输图； 基于所述第二清晰图像、所述初始大气光图和所述初始传输图，重建有雾图像，得到第一重建结果，并基于所述样本有雾图像、所述初始大气光图和所述初始传输图，重建清晰图像，得到第二重建结果； 基于所述第一清晰图像和所述第二变形图像，计算处理顺序一致性约束，并基于所述样本有雾图像、所述第二清晰图像、所述第一重建结果和所述第二重建结果，计算双向对比损失； 基于所述处理顺序一致性约束以及所述双向对比损失，对所述初始空间变换网络、所述初始去雾网络、所述初始大气光图生成器和所述初始传输图生成器进行联合训练，得到所述初始去雾网络对应的目标去雾网络。

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