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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种真实世界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：CN118628402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410743894.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种真实世界图像去雾方法是由李秀;方承煜;何春明;唐龙翔设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种真实世界图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种创新的真实世界图像去雾方法，通过构建Colabator框架，有效解决了色彩失真和配对数据不足的问题。该方法采用迭代均值教师框架，整合合作展开网络CORUN或深度梯度展开网络DGUN架构，实现教师和学生网络的协同训练。利用合成数据集预训练教师网络，然后在真实世界无标签数据集上生成高质量伪标签，指导学生网络的训练。学生网络在教师网络生成的伪标签基础上，通过多阶段迭代优化，学习有效去除图像中的雾霾，并在每个迭代中根据损失函数更新权重，最小化输出与目标无雾图像之间的差异。实验证明，本发明在真实世界的去雾任务上性能卓越，显著提升了去雾后图像的色彩和细节质量，增强了模型的泛化能力，超越了现有技术。

本发明授权一种真实世界图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种真实世界图像去雾方法，其特征在于，包括： 构建Colabator框架，所述Colabator框架为迭代均值教师框架，包括采用合作展开网络CORUN架构的教师网络和学生网络；所述CORUN为结合了大气散射模型的深度展开网络； 使用合成数据集预训练所述教师网络，所述教师网络用于训练阶段在真实世界无标签数据集上生成去雾图像，所述去雾图像作为伪标签用于训练学生网络； 使用学生网络和教师网络进行训练，教师网络生成的伪标签指导学生网络的训练，所述学生网络使用所述教师网络生成的伪标签进行学习，根据所述伪标签调整自身的权重，以学会如何有效地去除图像中的雾霾，训练过程通过多个阶段的迭代优化来优化所述学生网络的去雾过程，在训练的每个迭代中，所述学生网络的权重根据损失函数的结果进行更新，以最小化输出和目标无雾图像之间的差异； 在真实世界数据集上进一步微调训练好的学生网络，以便使用学生网络进行真实世界图像去雾； 其中，所述CORUN包括多个阶段，每个阶段包括传输和场景梯度下降模块Tamp;SGDM以及配对合作近端映射模块Tamp;S-CPMM；所述Tamp;SGDM和Tamp;S-CPMM协同工作，对大气散射模型ASM和图像场景特征进行建模，以自适应地捕捉和恢复场景中的全局复合特征； 所述配对合作近端映射模块Tamp;S-CPMM包括传输和场景T-CPMM与场景S-CPMM，二者共享相同的结构，该结构基于改进的多尺度传输MST算法； 每个CPMM块利用一个4通道卷积将透射率图T和去雾图像J嵌入到一个30维的特征图中，以增强特征表达能力； T-CPMM生成一个1通道的结果，专用于预测与场景相符合的透射率图；而S-CPMM生成一个3通道的RGB图像，使其能够学习额外的场景特征信息，进而提升去雾结果的质量和细节； 每个CPMM由3层组成，每层包含[1,1,1][1,1,1]的卷积块，且在网络深度增加时，特征维度按需加倍； 所述Colabator框架为插拔式一致性标签生成器，所述教师网络的权重通过指数移动平均EMA与学生网络共享，使用均值教师策略，通过信任加权过程和最优标签池来生成高质量的伪标签。

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