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龙图腾网恭喜深圳深知未来智能有限公司申请的专利一种基于曲线调整的图像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：CN119477755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510058732.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于曲线调整的图像去雾方法是由吕依静;林景洲;郭奇锋;张齐宁设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于曲线调整的图像去雾方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于曲线调整的图像去雾方法，应用于图像处理技术领域，包括：对图像去雾前后的图像像素值进行归一化处理，并利用三次样条插值法构建调整曲线的表示函数；基于样本点连续、一阶导数连续、二阶导数连续以及边界条件，构建约束条件，并对表示函数进行求解，将包含两个曲线端点在内的四个预设样本点代入求解结果，得到调整曲线的三次样条插值函数；其中，除两个曲线端点外的另外两个预设样本点横坐标已知，纵坐标未知；利用基于密集连接的神经网络获取输入图像中四个预设样本点中除两个曲线端点外的另外两个预设样本点的纵坐标，代入三次样条插值函数得到对应的调整曲线，对输入图像进行去雾。本发明有效提高了图像去雾精度。

本发明授权一种基于曲线调整的图像去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曲线调整的图像去雾方法，其特征在于，包括：步骤1：对图像去雾前后的图像像素值进行归一化处理，并利用三次样条插值法构建调整曲线的表示函数；步骤2：基于样本点连续、一阶导数连续、二阶导数连续以及边界条件，构建所述表示函数的约束条件，并对所述表示函数进行求解，将包含两个曲线端点在内的四个预设样本点代入求解结果，得到所述调整曲线的三次样条插值函数；其中，所述四个预设样本点中除两个所述曲线端点外的另外两个预设样本点横坐标已知，纵坐标未知；步骤3：利用基于密集连接的神经网络获取输入图像中所述四个预设样本点中除两个所述曲线端点外的另外两个预设样本点的纵坐标，代入所述三次样条插值函数得到对应的调整曲线，对所述输入图像进行去雾；步骤1中，利用三次样条插值法构建调整曲线的表示函数，具体为：将归一化处理后的图像去雾前后的图像像素值分别作为横纵坐标构建样本集{x1，y1，x2，y2，...，xn+1，yn+1}；其中，x1＝a，xn+1＝b，为调整曲线的两个端点；子区间xi，xi+1的三次样条函数，如下：Six＝ai+bix-xi+cix-xi2+dix-xi3；所述样本集共有n个子区间，则包含对应的n个三次样条函数，n个所述三次样条函数共同构成了所述调整曲线的表示函数；其中，每个所述三次样条函数包含4个未知数，则所述表示函数中共存在4n个未知数；步骤3中，所述基于密集连接的神经网络，具体为：输入图像依次经过四个卷积核3*3，步长为1的卷积层；其中，第一卷积层的输入为所述输入图像，第二卷积层的输入为所述第一卷积层的输出，第三卷积层的输入为所述第一卷积层和所述第二卷积层的输出，第四卷积层的输入为所述第一卷积层、第二卷积层以及第三卷积层的输出；同时，输入图像经过一个池化核5*5，步长为1的平均池化层，得到平均池化后的特征，与所述第四卷积层的输出进行拼接，输入下采样模块，得到下采样且扁平化后的特征；将所述下采样模块输出的特征依次输入两个全连接层，得到除两个所述曲线端点外的另外两个预设样本点的纵坐标，代入所述三次样条插值函数得到对应的调整曲线，结合输入图像得到去雾后的输出图像；其中，每个所述卷积层和所述全连接层后都跟随一个激活层；所述调整曲线对输入图像进行去雾时对RGB三个通道都进行曲线调整。

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