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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于边缘注意力和多阶微分损失的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：CN116703750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310519184.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统是由李展;康志清;龙航;杨洋;杜卓耘;朱琳徽设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统，该方法包括下述步骤：获取有雾图像数据集，对有雾图像数据集进行预处理，将有雾图像数据集划分为浓雾图像数据集和薄雾图像数据集，将薄雾图像数据集作为输入图像数据集；构建复原网络和退化网络；对复原网络和退化网络联合训练，得到训练后的复原网络和退化网络，将待测图像输入至训练后的复原网络，得到去雾结果。本发明通过多阶的卷积模板处理去雾图像和无雾图像，约束去雾图像在对比度和亮度以及边缘信息上与真实无雾图的一致性，将清晰图四分类判别器与复原网络进行对抗训练，让复原网络和退化网络的效果更加显著，提高网络的性能，提升了去雾效果。

本发明授权基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取有雾图像数据集，对有雾图像数据集进行预处理，将有雾图像数据集划分为浓雾图像数据集和薄雾图像数据集，将薄雾图像数据集作为输入图像数据集； 构建复原网络和退化网络； 对复原网络和退化网络联合训练，得到训练后的复原网络和退化网络，具体包括： 训练的第一阶段：薄雾图像经过复原网络得到第一清晰图像，所述第一清晰图像经过退化网络得到有雾图像； 训练的第二阶段：薄雾图像经过退化网络得到浓雾图像，所述浓雾图像经过复原网络得到第二清晰图像； 将第一清晰图像、第二清晰图像与真实的无雾图像进行内容损失计算，将第一清晰图像、第二清晰图像与真实的无雾图像进行多阶微分损失计算，将有雾图像与薄雾图像进行循环一致性损失计算； 将第一清晰图像输入到清晰图四分类判别器中进行对抗损失计算，清晰图四分类判别器与复原网络进行对抗训练，将浓雾图像输入到浓雾图四分类判别器中进行对抗损失计算，浓雾图四分类判别器与退化网络进行对抗训练，具体表示为： ； ； ； ； 其中，为训练清晰图四分类判别器的损失，为训练浓雾图四分类判别器的损失，为复原网络RNet和清晰图四分类判别器D1的对抗损失，为退化网络DNet和浓雾图四分类判别器D2的对抗损失，为总对抗损失，CE为交叉熵损失，Jgt为真实无雾图像，Idense-gt为真实浓雾图像，a为输入薄雾图像，b为第一清晰图像，d为浓雾图像，Cgt表示真实无雾图像的类别，Ca表示输入的薄雾图像的类别，Cdense-gt表示真实浓雾图像的类别，CRNet表示复原网络RNet生成的清晰图像的类别，CDNet表示退化网络DNet生成的浓雾图的类别； 根据内容损失、对抗损失、循环一致性损失、多阶微分损失加权求和得到总损失，经过梯度下降算法更新网络的参数； 将待测图像输入至训练后的复原网络，得到去雾结果。

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