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龙图腾网获悉江苏泛拓信息技术有限公司申请的专利基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质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：CN115330627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210991222.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质是由杨高波;陈纪友;胡胜;汤应恒设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取多张清晰无雾图像；分别针对每张清晰无雾图像，利用大气散射模型分别按照预设的多个图像处理角度对清晰无雾图像进行处理，得到清晰无雾图像的多张有雾图像；分别针对每张有雾图像，将有雾图像以及有雾图像对应的清晰无雾图像作为一图像对，得到多个图像对；利用多个图像对对图像去雾模型进行训练，得到训练后的图像去雾模型；利用训练后的图像去雾模型对待去雾图像进行去雾处理。本申请能提高图像去雾的效率。

本发明授权基于自监督学习的图像去雾方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的图像去雾方法，其特征在于，包括： 获取多张清晰无雾图像； 分别针对每张所述清晰无雾图像，利用大气散射模型分别按照预设的多个图像处理角度对所述清晰无雾图像进行处理，得到所述清晰无雾图像的多张有雾图像；其中，所述多个图像处理角度与所述多张有雾图像一一对应；所述多张有雾图像为多张不同角度的有雾图像，清晰无雾图像对应的多张有雾图像能模拟任意的雾分布；所述多个图像处理角度包括：从所述清晰无雾图像的底部至顶部、从所述清晰无雾图像的顶部至底部、从所述清晰无雾图像的左侧至右侧、从所述清晰无雾图像的右侧至左侧、从所述清晰无雾图像的左下角至右上角、从所述清晰无雾图像的右上角至左下角、从所述清晰无雾图像的左上角至右下角，以及从所述清晰无雾图像的右下角至左上角； 分别针对每张所述有雾图像，将所述有雾图像以及所述有雾图像对应的清晰无雾图像作为一图像对，得到多个图像对； 利用所述多个图像对对图像去雾模型进行训练，得到训练后的图像去雾模型； 利用训练后的所述图像去雾模型对待去雾图像进行去雾处理； 所述大气散射模型的传输图为： 其中，tx表示大气散射模型的传输图，x表示所述清晰无雾图像中像素的位置，k表示消散系数，k的取值范围为2至4，t0x表示初始化的传输图，初始化的传输图的像素值为1，p表示调整系数，p的取值范围为1至1.6，d表示偏置系数，d的取值范围为0至0.15。

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