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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法和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：CN116563143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310426586.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法和系统是由易尧华;石金潮;梁堙凯;陈博伟;林立宇;刘全香设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像增强领域，具体涉及一种改进颜色衰减先验并结合AOD‑Net的图像去雾方法和系统，所述方法首先通过改进传统的颜色衰减去雾方法，对大气光值A和景深图dx的求取方法进行改进，利用改进后的方法对图像进行预处理，将处理后的图像作为AOD‑Net网络的输入，利用神经网络去图像的质量提升作用，使用L1和perceptualloss相结合的损失监督函数作为网络的监督函数，使得去雾后的图像更符合人眼的视觉效果，最后将改进后的整个算法进行DSP移植，使得该算法具有实际的工程意义。本发明基于传统方法与深度神经网络，将传统方法进行预处理后的图像作为网络的输入，推升去雾效果，使得图像的去雾具有更实际的使用效果。

本发明授权一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种改进颜色衰减先验并结合AOD-Net的图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，利用改进的颜色衰减先验方法对图像进行预处理，去除图像伪影，获得质量更好的去雾处理效果图像； 所述改进的颜色衰减先验方法是通过改变大气光值A的取值，以及对景深图进行约束获得； 步骤S1中改进的颜色衰减先验方法如下： 1改进大气光值A 在原方法中，通过对获得的景深图进行像素值最小滤波排序，选取前P%的像素最大值将其对应至有雾图像相应位置，该位置三通道的最大值作为算法的大气光值A，由于在计算景深图的过程中会出现误差，继续使用具有误差的景深图进行计算会造成误差积累，因此直接对有雾图像三通道分别进行最小滤波排序，之后选取三通道中的最大像素值作为大气光值A的估计值； 2改进的景深图 通过对求得的景深图进行一个上下文正则化的约束，消除由于像素边缘跳跃引发的伪影问题，从而增强图像的去雾处理效果； S2，将经过处理的图像作为AOD-Net去雾网络的输入进行图像质量优化和真实性提升操作，对AOD-Net网络所使用的损失监督函数进行改进，使用L1和perceptualloss相结合的损失监督函数； perceptualloss的计算公式如下； 1 x是真实图片，y是生成图片，Fix和Fiy分别表示在神经网络即vgg16或者vgg19中的第i层的特征表示，N是特征层数； S3，将步骤S1处理后的测试图像输入到训练好的AOD-Net去雾网络，实现图像去雾。

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