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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种课程学习与师生学习相结合的图像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：CN115358942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210951165.1，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法是由梁宇栋;刘哲;王文剑;李德玉设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法，属于计算机视觉、恶劣自然环境处理技术领域。先使用教师模型对较易学习的薄雾图进行图像恢复，之后将教师模型固定，再对学生浓雾去雾模型进行训练，训练过程中不止使用学生网络自身的损失函数，还使用教师网络对学生网络的监督蒸馏损失，最后训练好的学生模型可以独立高效地进行图像去雾。通过组织由薄雾到浓雾、由易到难的学习过程，能够得到更好的特征学习结果。这种新颖的图像去雾策略可以有效克服传统去雾算法对于雾霾分布不均匀的真实场景去雾效果差的难题，可以得到去雾更加彻底的图像，更好地恢复了图像的细节信息，同时有效提升了去雾模型的性能。

本发明授权一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种课程学习与师生学习相结合的图像去雾方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，获取目前公开的合成和真实场景雾霾图像数据集，并将收集到的雾霾图像数据集分为训练集、验证集和测试集； 步骤2，分别对合成和真实场景雾霾图像数据集进行样本难易划分，根据课程学习策略将薄雾图划分为简单样本，将浓雾图划分为困难样本； 步骤3，建立师生学习去雾框架，设计教师薄雾去雾网络结构和学生浓雾去雾网络结构，同时设计教师薄雾去雾网络知识向学生浓雾去雾网络迁移的方式，以及模型的优化器和损失函数； 步骤4，将薄雾图输入教师薄雾去雾网络中，使用清晰无雾图对网络输出的去雾结果图进行监督的损失函数，以端到端的方式进行训练，得到训练好的教师薄雾去雾网络模型； 步骤5，固定训练好的教师薄雾去雾网络模型参数，将浓雾图输入学生浓雾去雾网络中，使用学生浓雾去雾网络自身的损失函数和来自教师薄雾去雾网络模型中间层特征图进行监督的损失函数同时对学生浓雾去雾网络模型进行训练，最终得到训练好的学生浓雾去雾网络模型； 步骤6，在最终训练好的学生浓雾去雾网络模型中输入真实场景的雾霾图像，得到去雾后的结果图像。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92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”。