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龙图腾网恭喜三峡大学申请的专利一种基于雾天交通道路图像的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：CN118365558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410456474.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于雾天交通道路图像的去雾方法是由雷帮军;李子怡;夏平;王雨蝶设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雾天交通道路图像的去雾方法在说明书摘要公布了：一种基于雾天交通道路图像的去雾方法，将小波变换嵌入到DehazeFormer网络中，通过小波变换，可以获得不同频率的信息，从而减少光晕和泛光效应，提高图像的清晰度；针对雾天交通道路图像低对比度的问题，在编码器中引入选择性核特征融合，通过自适应地选择和加权特征，来增强图像的对比度并提高对低对比度雾天图像中物体和道路的分辨能力，从而增强了图像的对比度；针对雾天交通道路图像模糊和失真问题，局部残差结构引入了CBMA注意力机制和内容引导注意力机制CGA，有助于解决模糊和失真问题。该网络在提升雾图像的对比度、降低雾图模糊和失真等方面表现出优良的性能，同时在去雾后的检测任务中也展现了出色的表现。

本发明授权一种基于雾天交通道路图像的去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雾天交通道路图像的去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将雾图输入到网络的编码器中，并输出编码器的三个阶段的特征图；步骤2：将步骤1中编码部分第三阶段的输出特征图送入中间特征层模块，经过中间特征层的特征转换得到信息丰富的特征图；步骤3：将步骤1中编码器的三个阶段输出的特征图分别输入到对应的跳跃连接层中，并输出三层增强纹理细节信息特征图；步骤4：将步骤2中中间特征层输出的特征图与步骤3中编码器第三阶段对应的跳跃连接层输出的特征图在通道维度上进行拼接得到特征图，并将拼接得到的特征图使用逐点卷积操作来减少参数量以适应解码器的输入要求，然后将调整的特征图送入相应的解码器中，得到经过解码器后的特征图；以此类推，重复步骤4，直到得出经过解码器输出的特征图；步骤5：对步骤1中雾图和步骤4中解码器输出的特征图进行融合，得出干净特征图；通过以上步骤对雾天道路图像进行去雾；在步骤2中，中间特征层包括细节增强模块DS、CBAM注意力机制模块和内容引导注意力机制融合模块CGAFusion；在步骤3中，跳跃连接层WDI由小波变换模块、Dehazeformer模块和逆小波变换模块组成；在步骤1中，编码器是以DehazeFormer模块为基础的三个阶段构成，并在该基础了加入了SKFF特征融合模块，第一个阶段是由一个块嵌入PatchEmbedding和一个Transformer编码器组成，后两个阶段均由一个块合并PatchMerging和一个Transformer编码器组成；具体包括以下步骤：输入雾图像经过第一阶段编码器中块嵌入PatchEmbedding（1）的输入，通过块嵌入PatchEmbedding（1）将输入的雾图像转换为一系列补丁表示,有助于捕捉图像中的局部信息，第一阶段编码器中的块嵌入PatchEmbedding（1）的输出连接第一阶段编码器中的Transformer编码器（2）的输入，对第一阶段编码器中的块嵌入PatchEmbedding（1）的输出特征图和第一阶段编码器中的Transformer编码器（2）的输出特征层进行第一选择性核特征融合SKFF（3）的操作，得出编码器第一阶段输出特征图F1；编码器第一阶段输出特征图F1作为第二阶段编码器中的块合并PatchMerging（4）的输入，通过第二阶段编码器中的块合并PatchMerging（4）来实现特征图的下采样，第二阶段编码器中的块合并PatchMerging（4）的输出连接第二阶段编码器中的Transformer编码器（5）的输入，对第二阶段编码器中的块合并PatchMerging（4）的输出特征图和第二阶段编码器中的Transformer编码器（5）的输出特征层进行第二选择性核特征融合SKFF（6）的操作，得出编码器第二阶段输入特征图F2；编码器第二阶段输出特征图F2作为第三阶段编码器中的块合并PatchMerging（7）的输入，通过第三阶段编码器中的块合并PatchMerging（7）来实现特征图的下采样，第三阶段编码器中的块合并PatchMerging（7）的输出连接第三阶段编码器中的Transformer编码器（8）的输入，对第三阶段编码器中的块合并PatchMerging（7）的输出特征图和第三阶段编码器中的Transformer编码器（8）的输出特征层进行第三选择性核特征融合SKFF（9）的操作，得出编码器第三阶段输入特征图F3。

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