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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算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：CN117011162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310679766.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算法是由王聪聪;周成光;赵萌;张欣鹏;石凡;陈胜勇设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉图像增强技术领域，具体公开了一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算法，首先往去雾网络输入一张有雾图像I1，去雾网络预估其对应的特征传输图t1和大气光值A1，通过大气散射模型得到去雾图像J，再将J输入到退化雾化网络预估其对应的特征传输图t2和大气光值A2，通过大气散射模型得到退化后的图像I2，利用损失函数使I2与I1相等，结合先验知识保证去雾图像的准确性，本发明利用特征传输图在图像复原和退化过程中的一致性，将图像退化看成图像复原的逆过程，挖掘图像退化对于图像复原的潜在贡献，避免因数据集而引入的域障碍问题，此外，通过退化雾化网络生成的雾与真实雾分布更接近，该方法能够缩小合成数据集与真实数据集之间的差距。

本发明授权一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算法在权利要求书中公布了：1.一种基于传输图不变性的零样本图像去雾算法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤一：将单幅有雾图像I1输入到去雾网络N1中预估其对应的特征传输图t1和大气光值A1，利用大气散射模型获得去雾图像J，公式如下： 步骤二：将去雾图像J输入到退化网络N2中预估其对应的特征传输图t2和大气光值A2，利用大气散射模型获得退化图像I2，公式如下： I2＝Jt2x+A21-t2x； 步骤三：若干个无参考损失函数以及一个手工先验损失函数的组合函数L约束网络，各个损失函数如下： L1＝||I1x-I2x||1； 为了确保图像处理过程中循环一致性，采用循环一致损失函数L1使I2向I1无限靠近，其中||·||1表示L1正则化； L2＝||A1x-A2x||1； 其中A1和A2分别代表由去雾网络N1和退化网络N2预估的大气光值，其中||·||1表示L1正则化，保证A1与A2相等； L3＝||t1x-t2x||1； 其中t1和t2分别代表由去雾网络N1和退化网络N2预估的特征透射图； 其中x表示图像像素，c表示原色通道，J是去雾图像，max·表示取较大值，min·表示取较小值，该损失函数可以将图像的像素值约束在[0,1]之间，确保去雾图像的正确性； 其中Jc·表示颜色通道，J表示去雾图像，该损失函数可以帮助网络校正输出的准确性，提高网络的去雾性能； L＝1.0×L1+1.0×L2+1.0×L3+0.001×L4+0.01×L5； 步骤四：退化网络收敛后将待雾化的单幅清晰图像J2输入到退化络N2中得到其对应的特征传输图t3和大气光值A3，再基于大气散射模型公式合成有雾图像hazysyn： hazysyn＝J2t3x+A31-t3x。

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