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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种雾天图像清晰化方法和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：CN115619655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211144281.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种雾天图像清晰化方法和装置是由刘威;陈成;江锐;卢涛设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雾天图像清晰化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种雾天图像清晰化方法和装置，属于图像处理领域，方法包括：设计雾霭去除模块、雾霭合成模块、色彩纹理恢复模块以及判别器，并通过雾霭去除模块、雾霭合成模块以及色彩纹理恢复模块构建得到雾霭去除路径、去雾结果恢复路径、雾霭合成路径以及合成结果恢复路径；根据原始雾天图像对雾霭去除路径以及去雾结果恢复路径的训练得到雾霭去除图像、色彩纹理处理后原始图像、雾霭去除合成图像以及去雾结果恢复图像。本发明有效地解决了基于先验知识估值难和基于有监督学习获取真实配对训练数据集难的问题，在有效地去除各种场景下雾霭的同时，也保留了较好的色彩和纹理细节，并获得图像内容更丰富、生成质量更高的去雾图像。

本发明授权一种雾天图像清晰化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种雾天图像清晰化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：设计雾霭去除模块、雾霭合成模块、色彩纹理恢复模块以及判别器，并通过所述雾霭去除模块、所述雾霭合成模块以及所述色彩纹理恢复模块构建得到雾霭去除路径、去雾结果恢复路径、雾霭合成路径以及合成结果恢复路径； S2：导入多个原始雾天图像，根据各个所述原始雾天图像分别对所述雾霭去除路径以及所述去雾结果恢复路径进行训练，得到各个所述原始雾天图像的雾霭去除图像、色彩纹理处理后原始图像、雾霭去除合成图像以及去雾结果恢复图像； S3：导入与各个所述原始雾天图像对应的原始雾天清晰图像，根据各个所述原始雾天清晰图像分别对所述雾霭合成路径以及所述合成结果恢复路径进行训练，得到各个所述原始雾天清晰图像的雾天清晰合成图像、雾霭去除清晰图像以及合成结果恢复图像； S4：通过所述判别器对所有所述原始雾天图像、所有所述原始雾天清晰图像、所有所述雾霭去除图像、所有所述色彩纹理处理后原始图像、所有所述雾霭去除合成图像、所有所述去雾结果恢复图像、所有所述雾天清晰合成图像、所有所述雾霭去除清晰图像以及所有所述合成结果恢复图像进行损失值的分析，得到总损失值； S5：根据所述总损失值对所述雾霭去除模块进行参数更新，得到更新后雾霭去除模块，并将所述更新后雾霭去除模块作为下一次迭代的雾霭去除模块，并返回执行所述S2，直至达到预设迭代次数，并将经过预设迭代次数后得到的更新后雾霭去除模块作为目标雾霭去除模块; S6：导入待清晰化雾天图像，通过所述目标雾霭去除模块对所述待清晰化雾天图像进行图像清晰化处理，得到雾天图像清晰化结果； 所述雾霭去除路径包括所述雾霭去除模块以及所述雾霭合成模块，在所述S2中，对所述雾霭去除路径进行训练的具体步骤为： 通过所述雾霭去除模块分别对各个所述原始雾天图像进行雾霭去除处理，得到各个所述原始雾天图像的雾霭去除图像； 通过所述雾霭合成模块分别对各个所述雾霭去除图像进行图像合成处理，得到各个所述原始雾天图像的雾霭去除合成图像； 所述去雾结果恢复路径包括所述雾霭去除模块、所述色彩纹理恢复模块以及所述雾霭合成模块,在所述S2中，对所述去雾结果恢复路径进行训练的具体步骤为： 通过所述雾霭去除模块分别对各个所述原始雾天图像进行雾霭去除处理，得到各个所述原始雾天图像的雾霭去除图像； 分别对各个所述雾霭去除图像进行派生处理，对应得到各个所述原始雾天图像的雾图派生图像； 通过所述色彩纹理恢复模块分别对各个所述原始雾天图像的雾霭去除图像和雾图派生图像进行色彩纹理处理，得到各个所述原始雾天图像的色彩纹理处理后原始图像； 通过所述雾霭合成模块分别对各个所述色彩纹理处理后原始图像进行图像合成处理，得到各个所述原始雾天图像的去雾结果恢复图像； 其中，所述原始雾天图像的雾图派生图像包括白平衡图像、对比度增强图像以及伽马校正图像；具体的： 基于第一式，根据各个所述原始雾天图像的雾霭去除图像和雾图派生图像进行色彩纹理的计算，对应得到各个所述原始雾天图像的色彩纹理处理后原始图像，所述第一式为： ， 其中，为色彩纹理处理后原始图像，为所有原始雾天图像的权重值，为雾霭去除图像，为白平衡图像，为对比度增强图像，为伽马校正图像。

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