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龙图腾网获悉蜻蜓数字乡村研究院(苏州)有限公司申请的专利基于跨阶段局部连接的轻量化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：CN115641271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211211281.6，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于跨阶段局部连接的轻量化图像去雾方法是由吴伟;韩建军设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨阶段局部连接的轻量化图像去雾方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于跨阶段局部连接的轻量化图像去雾方法,包括以下步骤：获取样本清晰图像数据以及所述样本清晰图像数据相对应的合成有雾图像，作为目标训练集；对所述目标训练集的数据进行预处理，获得输入特征图像；构建基于跨阶段局部连接的图像去雾网络模型，包括局部残差组合模块、自适应特征融合模块、可变形卷积模块；采用所述局部残差组合模块对所述输入特征图像进行特征提取，再通过所述自适应特征融合模块输出融合特征，最后通过所述可变形卷积模块重建并输出样本网络去雾图像；训练初始图像去雾网络模型，计算重建损失与对比损失，以反向传播更新所述初始图像去雾网络模型的参数；获得训练好的图像去雾网络模型。

本发明授权基于跨阶段局部连接的轻量化图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨阶段局部连接的轻量化图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取样本清晰图像数据以及所述样本清晰图像数据相对应的合成有雾图像，作为目标训练集； 对所述目标训练集的数据进行预处理，获得输入特征图像； 构建基于跨阶段局部连接的图像去雾网络模型，包括局部残差组合模块、自适应特征融合模块、可变形卷积模块；采用所述局部残差组合模块对所述输入特征图像进行特征提取，再通过所述自适应特征融合模块输出融合特征，最后通过所述可变形卷积模块重建并输出样本网络去雾图像； 训练初始图像去雾网络模型，计算重建损失与对比损失，以反向传播更新所述初始图像去雾网络模型的参数； 获得训练好的图像去雾网络模型，对目标图像进行去雾操作； 其中： 所述局部残差组合模块包含了三个局部残差组合，配置为，该局部残差组合由六个跨阶段残差注意力模块和一个卷积层组成并通过残差方式进行连接，跨阶段残差注意力由跨阶段局部连接结构和特征注意力模块组成，其中跨阶段局部连接结构包含三个残差块和两个空洞卷积，而特征注意力模块包含了通道注意力和空间注意力，经过特征提取阶段，其中在每个跨阶段残差注意力中，通过通道分离的方式将特征进行逐步分离并最终进行跨阶段融合，同时为不同通道和空间特征赋予不同权重； 所述自适应特征融合模块配置为，为不同局部残差组合输出的多层级特征赋予不同权重并进行自适应融合； 所述可变形卷积模块包含了两个可变形卷积和两个普通卷积层，配置为，经过重建阶段进行特征增强，并在最后阶段与所述输入特征图像进行对位求和以连接，最终输出样本网络去雾图像。

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