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龙图腾网获悉西南科技大学;哈尔滨工业大学;哈尔滨联合飞机科技有限公司申请的专利基于小波变换频域特征的突发事件图像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：CN120125469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510623107.X，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于小波变换频域特征的突发事件图像去雾方法是由苗洪瑞;李林静;陈波;霍建文;谭立国;张华;田刚印;张新彬;徐学慈;翁浩翔;曹凯鸣设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换频域特征的突发事件图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于小波变换频域特征的突发事件图像去雾方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括分别获取虚拟去雾数据和真实去雾数据，并构建突发事件去雾数据集；利用突发事件去雾数据集对基于高频特征数据引导的图像去雾模型进行训练；利用训练后的图像去雾模型对突发事件图像进行去雾处理。本发明解决了突发事件发生时，雾气对原本自然环境产生的遮挡问题，通过图像去雾模型消除雾气准确、快速、清晰地获取到当前突发事件中环境的状态。

本发明授权基于小波变换频域特征的突发事件图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换频域特征的突发事件图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、分别获取虚拟去雾数据和真实去雾数据，并构建突发事件去雾数据集； S2、利用突发事件去雾数据集对基于高频特征数据引导的图像去雾模型进行训练； 所述图像去雾模型包括： 输入层，用于基于突发事件去雾数据集，将无雾图像与有雾图像按顺序输入图像去雾模型中，其中，通过训练策略将每一批次输入的无雾图像和有雾图像通过损失函数约束得到无雾图像与有雾图像之间的映射关系； 频域特征提取模块，用于利用小波变换获取无雾图像的低频特征LL，以及无雾图像的高频特征LH、HL和HH，其中，无雾图像的高频特征LH、HL和HH保存至特征列表中，无雾图像的低频特征LL用于重构无雾图像；有雾图像的高频特征不进行保存，有雾图像的低频特征用于重构去雾图像； 去雾模块，用于对无雾图像的低频特征LL进行下采样，同时基于泰勒展开的多头自注意力机制实现在局部窗口内的自注意力计算； 下采样模块，用于根据下采样处理后的无雾图像，利用小波卷积进行分辨率的调整，使其达到最低分辨率； 上采样模块，用于对无雾图像进行上采样，将上采样的特征与下采样的特征进行融合； 频域信息重构模块，用于基于上采样模块处理后的无雾图像，将无雾图像的高频特征LH、HL和HH作为先验的数据与重构去雾图像的低频特征进行逆小波变换，实现纹理信息的恢复； 物理信息重构模块，用于将经频域信息重构模块处理后的重构去雾图像在通道维度上进行切割，并利用切割后的一维张量模拟全球大气光用三维张量模拟传递函数，以通过物理模型先验计算重构去雾图像； 图像恢复模块，用于将频域信息重构模块输出的重构去雾图像以及物理信息重构模块输出的重构去雾图像，通过编码器获取每个支路的多层次图像特征，并以一个可学习的权重融合每个支路的多层次图像特征，再利用解码器恢复出最终去雾图像，以达到更高感知质量的重构去雾图像； S3、利用训练后的图像去雾模型对突发事件图像进行去雾处理。

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