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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置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：CN115170404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210586575.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置是由白永强;李昊泽;张文博;陈杰;窦丽华;邓方;甘明刚;蔡涛设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置，能够降低夜晚光晕对场景的影响，实现针对夜间去雾的应用场景的图像去雾处理。为达到上述目的，本发明的技术方案包括以下步骤：步骤1：输入的彩色图像转化为灰度图片，获取灰度图片的低频部分处理得到夜晚辉光图，并根据低频灰度图和辉光图计算夜间雾气浓度系数。步骤2：对输入的彩色图像进行图层分离，分解为结构层和纹理层。步骤3：通过基于亮度补偿的暗通道先验假设，并基于雾气浓度对局部环境光进行估计，对结构层进行去雾。步骤4：对纹理层进行修正，并将修正后的纹理层与结构层融合得到输出图像。

本发明授权基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于亮度补偿和图层分离的夜间图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：输入的彩色图像转化为灰度图片，获取灰度图片的低频部分处理得到夜晚辉光图，并根据低频灰度图和辉光图计算夜间雾气浓度系数； 步骤2：对所述输入的彩色图像进行图层分离，分解为结构层和纹理层； 步骤3：通过基于亮度补偿的暗通道先验假设，并基于雾气浓度对局部环境光进行估计，对结构层进行去雾；使用的去雾方法如下： 首先判断像素是否属于光源区域，判断公式为： 其中，win-size表示像素x的正方形邻域的边长；为判定像素点内邻域内的像素值和，Ωx为判定像素点的邻域，大小由win-size决定； 当局部范围内的像素值之和高于阈值的时候，就判断该位置属于光源附近区域；位于光源区域的像素接近于无雾条件下的估计，该范围内的像素值表示为： Irx为红色通道的像素值；Igx为绿色通道的像素值；Ibx为蓝色通道的像素值；Icx为该像素值为三通道像素值的平均值； 基于上述两式，改进的暗通道先验所得到的透射率分布公式为 式中，Alocalx表示像素点x处的局部环境光，K表示光源附近区域的放大系数；得到初步的透射率分布之后，应用引导滤波的方式得到进一步的透射率估计； 对于局部光估计，首先对输入的有雾图像Ihazy分别求得基于亮通道先验所得的亮通道图像IBCP和基于暗通道先验所得的暗通道图像IDCP，然后通过将两个先验的图像作差得到亮通道和暗通道分布差异图ICD： ICD＝IBCP-IDCP 选取亮通道和暗通道先验的局部窗口Ω的大小为15×15的正方形；在此基础上，需要应用引导滤波进行修正，即： Irefine＝guided_filterICD，Ihazy Irefine的各个像素值作为对应像素位置的环境光大小，通过基于雾气浓度系数的自适应函数，来动态调整引导滤波半径大小； 基于雾气浓度系数的自适应函数gρ表示为： gρ＝e1.6*ρwin_size 其中雾气浓度系数的估计值ρ为步骤1中计算所得，引导滤波的局部滤波半径表示为r＝win-size*gρ； 通过引导滤波对环境光进行局部估计，并利用雾气浓度系数动态地调整滤波半径大小得到更具体的环境光估计，实现对结构层的去雾； 步骤4：对纹理层进行修正，并将修正后的纹理层与结构层融合得到输出图像。

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