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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于神经网络的单一图像去雾方法及系统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：CN116152080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211242330.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于神经网络的单一图像去雾方法及系统是由王勇;边宇霄;李新潮设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的单一图像去雾方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的单一图像去雾方法及系统；包括：获取目标环境有雾图像；对目标环境有雾图像进行预处理，并在预处理期间对目标环境有雾图像进行特征提取，获得第一特征；依次通过多种尺度卷积核和编码‑解码器对预处理后的目标环境有雾图像进行特征提取，获得第二特征；对第一特征和第二特征进行映射处理，获得映射图；将目标环境有雾图像与映射图进行concat连接，并基于卷积层获得合并参数估计值；将合并参数估计值输入到合并参数模型中，输出去雾图像；实现了用轻量级的网络估计统一参数，得到比较优秀且泛用的去雾效果，最后得到的去雾图能够保存更多的细节，有效的避免了常见去雾算法的细节丢失与色彩失真问题。

本发明授权一种基于神经网络的单一图像去雾方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的单一图像去雾方法，其特征在于，包括：S1、获取目标环境有雾图像；S2、对所述目标环境有雾图像进行预处理，并在预处理期间对所述目标环境有雾图像进行特征提取，获得第一特征；所述S2具体包括：对所述目标环境有雾图像进行尺度转换；将尺度转换后的目标环境有雾图像分成尺寸相同的两部分图像；分别对所述两部分图像进行特征提取，获得第一特征；在特征提取过程中采集卷积核对所述两部分图像进行卷积处理；将卷积处理后的两部分图像合并成完整图像；S3、依次通过多种尺度卷积核和编码-解码器对预处理后的目标环境有雾图像进行特征提取，获得第二特征；S4、对所述第一特征和第二特征进行映射处理，获得映射图；所述S4具体包括：基于所述第一特征和第二特征获得特征图；通过卷积层、池化层和上采样层对所述特征图进行映射处理，获得预设尺寸大小的映射图；S5、将S1中的目标环境有雾图像与所述映射图进行concat连接，并基于卷积层获得合并参数估计值；S6、将所述合并参数估计值输入到合并参数模型中，输出去雾图像。

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