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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间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：CN117541663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311279950.8，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法及装置是由梁云;彭世杰;吕恩利;林毅申;肖新杰;李亮辉;肖雨婷;龙富棉;明俊晖设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法及装置，方法包括：利用预设的双域特征编码器强化并提取夜间有雾图像特征，在双域特征编码器的频率域学习分支中通过自适应频率选择模块提取出有雾图像的频率域特征，在双域特征编码器的空间域学习分支中利用残差稠密块提取夜间有雾图像的空间域特征，将频率特征和空间域特征融合；然后将融合后的特征输入跨维度注意力特征优化模块，经过设置跨维度交互注意力模块获得优化特征；将优化特征输入预设的双域特征解码器，获得夜间清晰图像。本发明提升夜晚有雾场景下的去雾表现，同时能够消除雾对图像的退化影响，真实地还原出图像的色彩与纹理细节，提升夜间去雾图像的真实性。

本发明授权基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于双域特征学习与跨维度特征优化的夜间去雾方法，其特征在于，包括下述步骤： 利用预设的双域特征编码器强化并提取夜间有雾图像特征，双域特征编码器包括频率域学习分支和空间域学习分支；提取夜间有雾图像特征包括以下步骤：首先，在频率域学习分支中，利用自适应频率选择模块将夜间有雾图像特征转换到频率域，然后根据设置的重要性权重阈值自适应选择频率特征，获得夜间有雾图像的频率特征；其次，在空间域学习分支中，利用残差稠密块提取夜间有雾图像的空间域特征；最后，将频率特征和空间域特征融合； 将融合后的特征输入跨维度注意力特征优化模块，通过多尺度扩张卷积结构获取图像的上下文关系信息，然后设置跨维度交互注意力模块计算融合后的特征在通道、高度与宽度维度上的平均重要性权重，获得在多个维度上同样重要的颜色与亮度的优化特征；所述跨维度交互注意力模块包括通道-通道分支、高度-通道分支与宽度-通道分支；在通道-通道分支中，使用全局平均池化和全局最大池化相结合对输入的特征进行水平和垂直采样；在高度-通道分支中，利用输入的特征通过1×1卷积层和3×3卷积层学习浅层特征，然后沿H轴逆时针旋转90度，得到旋转后的浅层特征X2；在宽度-通道分支中，将旋转轴从H轴改为W轴，其余结构与高度-通道分支相同； 将优化特征输入预设的双域特征解码器，获得夜间清晰图像； 所述通道-通道分支中，采样后的特征通过方向分组添加并连接，使用通道洗牌交换通道信息，然后进行的卷积以降低特征维度，并使用非线性激活函数ELU进行批量归一化层处理；之后使用的卷积来恢复不同方向的特征通道数，从而使处于同一方向的特征共享相似的权值，得到交互特征。

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华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483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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