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龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利基于退化程度的参数自适应图像去粉尘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：CN118840288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411176355.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法是由张博;张喆;任密蜂;程兰;续欣莹设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法，主要解决现有粉尘图像复原方法无法适用于退化程度不均匀的粉尘图像的技术问题。基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法包括：S1.获取退化图t0；S2.构建PAM模块；S3.将PAM模块插入静态去粉尘模型中得到参数自适应的动态模型并进行训练直至收敛；S4.将粉尘图像及对应退化图输入到训练好的动态模型中，输出去粉尘图像。本方法通过退化图区表示粉尘图像的非均匀退化程度，然后以退化图作为先验，通过PAM模块自适应地调整静态去粉尘模型的参数，使其根据图像不同区域的退化分布来恢复粉尘图像，如此能够适应浓度不均匀的粉尘图像，具有更好的去粉尘效果。

本发明授权基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于退化程度的参数自适应图像去粉尘方法，其特征在于，依次包括如下步骤：S1.获取粉尘图像的退化图t0；所述退化图t0的表达式为： ；其中，x表示像素位置；I表示偏振和图像，I的表达式为：，I∥和I⊥表示偏振相机获取的两幅方向相互垂直的偏振图像；ΔI表示偏振差分图像，ΔI的表达式为：；Pd表示目标偏振度，Pd的表达式为： ，Cw表示在表示像素邻域w上计算协方差，J表示未经微粒散射的目标反射光；Pb表示后向散射光偏振度，Pb的表达式为： ，patch为偏振图像中粉尘浓度最大的区域；A∞表示无穷远处的后向散射光值，A∞的表达式为： ；S2.构建PAM模块，所述PAM模块以所述退化图t0和静态特征图F作为输入并以动态参数块作为主体结构，所述动态参数块由卷积层conv和激活函数δ构成，所述动态参数块的表达式为： ；其中，γ和β表示所述动态参数块输出的动态参数；所述动态参数块经过多层卷积将输入的退化图t0转换为动态参数γ和β，所述PAM模块通过动态参数γ和β对输入的静态特征图F进行空间特征变换，得到动态特征图Fd，计算公式为： ；S3.将所述PAM模块插入静态去粉尘模型中得到参数自适应的动态模型并进行训练直至收敛；所述静态去粉尘模型为FFA-Net，所形成的动态模型为PAM-FFA，所采用的数据集为MC-NH-HAZE；MC-NH-HAZE中粉尘图像的定义式为： ；其中，Ihazy表示粉尘图像，和分别表示Ihazy的两幅方向相互垂直的偏振图像；MC-NH-HAZE中清晰图像的定义式为： ；其中，Igt表示清晰图像，和分别表示Igt的两幅方向相互垂直的偏振图像；S4.将粉尘图像及对应退化图输入到训练好的动态模型中，输出去粉尘图像。

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