买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种双分支遥感图像去雾网络的构建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：CN115578280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211274638.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种双分支遥感图像去雾网络的构建方法是由孙航;方帅领;但志平;李勃辉;蒋保洋;张紫燕设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双分支遥感图像去雾网络的构建方法在说明书摘要公布了：一种双分支遥感图像去雾网络的构建方法，它包括以下步骤：S1、构建U型下分支图像去雾子网；S2、构建非U型上分支图像去雾子网，该子网包含两个卷积层和多尺度残差空洞卷积模块，其中第一个卷积层用于增加输入图像的通道数，第二个卷积层用于将特征图的通道数恢复成原始输入图像的通道数；S3、构建图像融合模块，用于将U型下分支图像去雾子网的输出和非U型上分支图像去雾子网的输出进行融合；S4、将有雾图像送入U型下分支图像去雾子网和非U型上分支图像去雾子网，图像融合模块会将两个分支的输出进行融合，输出清晰的遥感图像，最后利用输出的清晰遥感图像来计算损失，从而约束网络的训练；通过以上步骤对双分支遥感图像去雾网络进行构建。

本发明授权一种双分支遥感图像去雾网络的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种双分支遥感图像去雾网络的构建方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤S1：构建U型下分支图像去雾子网，该子网包含：编码层特征提取模块、层级特征交互融合模块、解码层图像恢复模块； 步骤S2：构建非U型上分支图像去雾子网，该子网包含两个卷积层和多尺度残差空洞卷积模块，其中第一个卷积层用于增加输入图像的通道数，第二个卷积层用于将特征图的通道数恢复成原始输入图像的通道数； 步骤S3：构建图像融合模块，用于将U型下分支图像去雾子网的输出和非U型上分支图像去雾子网的输出进行融合； 步骤S4：将有雾图像送入U型下分支图像去雾子网和非U型上分支图像去雾子网，图像融合模块会将两个分支的输出进行融合，输出清晰的遥感图像，最后利用输出的清晰遥感图像来计算损失，从而约束网络的训练； 通过以上步骤对双分支遥感图像去雾网络进行构建； 在步骤S1中，所述层级特征交互融合模块包括第一个层级特征交互融合模块、第二个层级特征交互融合模块、第三个层级特征交互融合模块； 层级特征交互融合模块具体为：低层特征→普通卷积操作→第一次卷积操作→第一次RELU操作→第二次卷积操作→第一次sigmoid操作； 高层特征→普通反卷积操作→全局平均池化操作→第三次卷积操作→第二次RELU操作→第四次卷积操作→第二次sigmoid操作； 第一次sigmoid操作，普通反卷积操作→第一次逐像素乘法操作； 第二次sigmoid操作，普通卷积操作→第二次逐像素乘法操作； 第一次逐像素乘法操作，第二次逐像素乘法操作→逐像素相加操作； 在步骤S2中，构建的非U型上分支图像去雾子网的结构如下： 第一个卷积层→3个多尺度残差空洞卷积模块→逐元素相加操作→第二个卷积层； 多尺度残差空洞卷积模块的结构为： 输入层→d1,1子模块；输入层→d1,2子模块；输入层→d1,2,3子模块； d1,1子模块，d1,2，d1,2,3子模块→Concat操作→全局平均池化操作→第一次卷积操作→RELU操作→第二次卷积操作→sigmoid操作； Concat操作，sigmoid操作→逐元素相乘操作； 输入层，逐元素相乘操作→逐元素相加操作； 所述d1,1子模块的结构为：输入层→第一次普通卷积操作→RELU操作→第二次普通卷积操作；输入层，第二次卷积操作→逐元素相加操作； 所述d1,2子模块的结构为：输入层→普通卷积操作→RELU操作→空洞率为2的卷积操作；输入层，空洞率为2的卷积操作→逐元素相加操作； 所述d1,2,3子模块的结构为：输入层→普通卷积操作→RELU操作→空洞率为2的卷积操作→RELU操作→空洞率为3的卷积操作；输入层，空洞率为3的卷积操作→逐元素相加操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人三峡大学，其通讯地址为：443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。