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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法及系统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：CN120355607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510852152.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法及系统是由孟令雯;班国邦;钟晶亮;穆帅;朱新山;席光辉;刘建刚;吴昊;辛明勇;黄源军;马定利;张帮明;张俊玮;赵青青设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法及系统，涉及图像修复技术领域，包括：识别图像天气类型，并对模型进行测试时间自适应；将图像输入给自适应后的模型得到图像的特征向量，经过解码器进行解码；再传输至软重构层，得到恢复后的图像。本发明采用监督学习的方式训练能应对多天气的通用网络。在微调阶段引入软提示激发模型对不同天气的应对能力增强泛化能力。利用显隐式交互增强提示的效果，通过低秩分解探究提示的隐藏信息，通过添加对比损失，促使提示在相似任务上趋近，相反任务上远离，提升对特征的编码能力。本发明能够有效处理图像受到的多种恶劣天气的影响，提升图像质量，为后续缺陷识别和辅助分析提供高质量输入。

本发明授权一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应对多种恶劣天气环境因素下的图像复原方法，其特征在于，包括： 识别图像天气类型，并对模型进行测试时间自适应； 将图像输入给自适应后的模型，通过编码器得到图像的特征向量，其中编码器包括一个卷积层、三个神经网络层和两个下采样层； 根据图像特征向量，经过解码器进行解码，其中解码器包括两个上采样层、两个特征融合层、两个神经网络层和一个卷积层； 根据得到的输出进入软重构层，得到恢复后的图像； 对输入的退化图像xt经过天气判别器识别出输入图像具体的退化类型，根据退化类型构建二次退化图像xsd，将得到的配对图像{xsd,xt}输入给模型，将xsd作为输入的退化图像，将xt作为输入的干净图像，对模型进行测试时间自适应； 所述通过编码器得到图像的特征向量包括，经过第一个神经网络层的提炼和加强从输入图像中提取的特征，形状为H×W×C，其中H表示高，W表示宽，C表示通道数； 根据得到的输出经过下采样层和神经网络层，经过下采样减小特征图的空间维度， 将退化图像输入自适应后的模型，经过一个3×3的卷积层，进行初始的特征提取，捕捉更高层次的抽象特征，经过神经网络层在更深的层面上继续处理特征信息，并随着层级的加深，捕捉更复杂和更抽象的特征，此时形状为其中是实数； 根据上一层得到的输出再次经过下采样层和神经网络层，经过下采样减小特征图的空间维度，捕捉更高层次的抽象特征，经过神经网络层在更深的层面上继续处理特征信息，并随着层级的加深，捕捉更复杂和更抽象的特征，此时形状为 神经网络层是由多个注意力网络模块组成，每个注意力网络模块先经过层归一化，根据图像的均值和标准差与亮度和对比度相关，层归一化总体表达式为： 其中，F是标准前馈网络，x表示输入特征，μ，σ分别代表均值和方差，γ,β表示缩放因子和偏置项，Wγ,Bγ和Wβ,Bβ表示两个线性层的参数，分别调整保留的均值和方差，最终输出y为归一化结果； 计算多头注意力，进行反射填充后计算注意力进行中心裁剪，经过MLP层传入给下一个注意力网络模块。

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