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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种基于多尺度脉冲神经网络的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：CN120147184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510216218.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法是由陆彦铭;刘明哲设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法。该方法包括以下步骤，对输入的雾气图像进行预处理，并通过二维卷积提取初步特征；构建由多尺度LIFLeakyIntegrateandFire模块构成的基础层，使用不同尺度的卷积核获取多尺度特征，模拟生物神经元的脉冲发放机制进行特征提取，并在全连接层映射后通过SK‑fusion进行特征融合；最后输入二维卷积将嵌入后的特征图还原，得到清晰的去雾图像。该方法结合脉冲神经网络的高效能和全连接神经网络的精确性，显著提升了去雾图像的清晰度和细节恢复效果，适用于多种图像处理场景。

本发明授权一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾算法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度脉冲神经网络的图像去雾方法，包括： 对输入的雾气图像进行预处理；所述预处理包括图像归一化、数据增强； 对预处理后的图像执行提取初步特征的嵌入程序； 构建一个由多尺度LIF组成的基础层；所述基础层包括多尺度卷积、LIF脉冲发放、全连接；所述全连接由LeakyReLU相连的二维卷积构成；所述构建一个由多尺度LIF组成的基础层，包括基于卷积层提取图像特征；利用图像特征进行通道混合工作；基于LIF神经元层模拟生物神经元的脉冲发放机制；进行token混合工作；基于激活函数层，将LIF神经元层的输出转换为脉冲信号；基于线性变换层，将输入特征映射图和原始图像的特征进行融合；基于激活函数层，形成神经网络的输出端口；将线性变换层和激活函数层纳入全连接神经网络层；将每一个全连接神经网络层连接形成全连接； 将图像输入LIF的脉冲发放结构，以形成模拟生物神经元的脉冲发放机制； 对LIFModule的输出的图像进行droppath正则化操作； 输入图像至全连接层，进行正则化处理； 使用SK-fusion对图像进行特征融合； 返回所述对预处理后的图像执行提取初步特征的嵌入程序，直至循环次数为数值N；N为正整数； 对输出的图像进行取消嵌入； 将嵌入后的特征图还原，以实现图像去雾。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学，其通讯地址为：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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