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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利基于伪雾霾图像的两阶段无监督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：CN120047360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510526550.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾方法是由廖苗;荣佳丽;梁伟;赵于前设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾方法，属于计算机图像处理技术领域，其方法包括以下步骤：建立包含雾霾图像和不配对清晰图像的训练数据集；构建基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾网络；采用训练数据集训练去雾网络进行训练，直至预先设置的损失函数收敛；将待去雾图像输入利用训练好的去雾网络，得到去雾图像。本发明通过不配对的真实雾霾‑清晰图像对进行学习训练，不仅提高了网络对雾霾图像的去雾效果，同时提高了网络的泛化能力；本发明将传统暗通道先验和大气散射模型的分解重构引入深度学习框架，不仅提升了网络去雾性能，而且提高了网络的可解释性。

本发明授权基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，建立包含雾霾图像和不配对清晰图像的训练数据集； 步骤S2，构建基于伪雾霾图像的两阶段无监督去雾网络；具体包括：构建一个伪雾霾图像生成框架和一个三分支网络；伪雾霾图像生成框架由深度估计网络和雾霾转移网络构成；三分支网络由透射率估计网络、大气光估计网络和清晰图像估计网络构成；所述的雾霾转移网络由伪雾霾图像生成器和判别器组成；伪雾霾图像生成器采用连续的四个不同大小的卷积核11×11、9×9、7×7、1×1对输入雾霾图像进行特征提取，以捕获图像不同区域的雾密度信息，并采用Sigmoid激活函数将输出值映射到0到1之间，得到图像特征X；采用一个并联的7×7卷积从输入的雾霾图像中提取局部细节信息，并将提取到的特征图与特征X在通道维度上进行拼接；采用三个连续的5×5、3×3、1×1卷积操作对拼接后的特征进行特征融合，并利用Sigmoid激活函数将融合的特征映射到0到1范围内，得到透射率估计F；采用2个级联的3×3卷积和RELU激活函数对深度估计网络得到的深度信息图进行特征提取，得到特征图C1，再利用相同的卷积操作和激活函数，得到特征图C2；将特征图C1与透射率估计F进行相乘，并将得到的结果与特征图像C2相加，得到融合清晰图像深度信息和雾霾特征的透射率估计；选取输入的清晰图像暗通道中最亮的0.1%像素，并计算这些像素对应位置RGB通道的平均值，将其作为大气光；结合透射率图和清晰图像，采用大气散射模型得到最终的伪雾霾图像；判别器由多个卷积层、LeakyReLU激活函数和Sigmoid输出层构成；判别器将输入图像划分为多个30×30像素的小块，并对每个小块进行独立的真假判定； 步骤S3，采用训练数据集训练去雾网络，直至预先设置的损失函数收敛，得到训练好的去雾网络； 步骤S4，将待去雾图像输入利用训练好的去雾网络，得到去雾图像。

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