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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法及系统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：CN120125467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510183175.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法及系统是由寇旗旗;曹猛;程德强;王亮;袁永;王勃;巨峰;张炜设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法及系统，方法包括通过自编码器将尘雾图像压缩到潜空间，并加入平滑损失优化潜空间特征；通过残差连接和特征融合将编码器中间特征直接加入解码器以丰富处理后图像的特征；使用残差相位块提取源图像结构性特征并进行多尺度特征交叉融合，与时间步长一起嵌入去噪U‑Net进行引导去噪；将感知损失和SSIM损失进行结合，并加入对比学习损失优化结果。系统包括摄像头、样本采集器和去雾训练器。本发明该方法和系统能够有效地对煤矿采煤工作面图像去雾，为后续的目标检测和识别提供高清的图像源，提高煤矿安全隐患识别和监测的水平。

本发明授权基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的采煤工作面尘雾图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过自编码器将尘雾图像压缩到潜空间，并加入平滑损失优化潜空间特征； S2、通过残差连接和特征融合将编码器中间特征直接加入解码器以丰富处理后图像的特征； S3、使用残差相位块提取源图像结构性特征并进行多尺度特征交叉融合，与时间步长一起嵌入去噪U-Net进行引导去噪； S4、将感知损失和SSIM损失进行结合，并加入对比学习损失优化结果； 所述S3中的残差相位块从空间域和频率域提取特征信息，其中空间域特征提取由两个卷积、ReLU激活函数和一个残差连接组成，获取的空间域特征通过快速傅里叶变换FFT分离成幅度信息和相位信息；相位信息进一步通过卷积和ReLU激活函数进行特征提取，然后将处理后的相位信息和幅度信息通过逆快速傅里叶变换IFFT映射回图像空间并获取频率信息，最后将和进行连接，并通过一个卷积生成输出特征；具体地： 空间域特征提取表示为： ； 其中，为卷积操作，为卷积操作，为ReLU激活函数； 频率域特征提取表示为： ； 其中，为相位谱信息，为幅度谱信息，为逆快速傅里叶变换； 输出生成表示为： 。

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