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龙图腾网获悉杭州喔影网络科技有限公司申请的专利半监督图像去雾方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN119251096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411757535.3，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权半监督图像去雾方法、装置、计算机设备和存储介质是由李浬;王豪;邓豪;袁峰;徐永淼设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督图像去雾方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种半监督图像去雾方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据初构建去雾模型、预设判别器和真实清晰数据集对合成图像数据集进行训练，获得第一损失数值；根据初构建去雾模型、对比正则化策略和合成清晰数据集对真实图像数据集进行训练，获得第二损失数值；基于第一损失数值和第二损失数值对初构建去雾模型进行参数更新，获得更新后去雾模型；根据更新后去雾模型对待处理图像去雾处理，获得去雾后图像。采用本方法能够通过基于不同图像数据集的训练，能够更好地学习真假数据的更多特性，进而生成更接近真实情况的去雾图像，能够有效处理非均匀雾图场景，减少对大量有雾和无雾图像对的依赖。

本发明授权半监督图像去雾方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种半监督图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括： 将合成有雾图像数据集输入初构建去雾模型中，利用初构建去雾模型去除合成有雾图像的雾气，以得到合成去雾数据集； 基于真实清晰数据集和所述合成去雾数据集，在判别器将合成去雾数据集与真实清晰数据集进行差异分析的过程中，利用均方误差损失函数对去雾过程的损失进行计算，获得均方误差损失值； 对所述真实清晰数据集和所述合成去雾数据集进行傅里叶变换，获得真实清晰高低频信息和合成去雾高低频信息；并将所述真实清晰数据集和所述真实清晰高低频信息进行拼接，获得真实清晰拼接集；将所述合成去雾数据集和所述合成去雾高低频信息进行拼接，获得合成去雾拼接集； 将所述合成去雾拼接集和所述真实清晰拼接集输入判别器，判别器通过最小化真假样本之间的差异来进行训练的过程中，利用对抗损失函数进行损失计算，获得对抗损失值； 将所述均方误差损失值和所述对抗损失值设定为第一损失数值；根据所述初构建去雾模型、对比正则化策略和合成清晰数据集对真实图像数据集进行训练，获得第二损失数值；其中，所述对比正则化策略包括预设第二损失函数； 基于所述第一损失数值和所述第二损失数值对所述初构建去雾模型进行参数更新，获得更新后去雾模型； 根据所述更新后去雾模型对待处理图像去雾处理，获得去雾后图像； 所述根据所述初构建去雾模型、对比正则化策略和合成清晰数据集对真实图像数据集进行训练，获得第二损失数值，包括：根据初构建去雾模型对所述真实图像数据集进行图像处理，获得真实去雾数据集；对所述真实图像数据集、所述真实去雾数据集和所述合成清晰数据集分别进行特征提取，获得真实图像特征集、真实去雾特征集和合成清晰特征集；对所述真实图像特征集、所述真实去雾特征集和所述合成清晰特征集进行差异分析，获得特征相似数据集；根据预设第二损失函数对所述特征相似数据集进行损失计算，获得第二损失数值；将未标记的真实有雾图像即真实图像数据集输入Swin-Dehaze网络中即初构建去雾模型中，以得到真实去雾数据集；然后真实图像数据集、真实去雾数据集以及合成清晰数据集均输入预训练的VGG-19模型，提取输入图像的特征图；之后基于对比正则化策略构建正负对，正负对中正对包括合成清晰数据集中合成清晰图像和真实去雾数据集中真实去雾图像，正负对中负对包括真实去雾数据集中真实去雾图像和真实图像数据集中真实有雾图像。

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