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龙图腾网恭喜武汉纺织大学申请的专利一种低光照图像去雾方法和装置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：CN119151809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：202411630164.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种低光照图像去雾方法和装置是由李晟;袁理设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低光照图像去雾方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种低光照环境下的高速公路图像去雾方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取有雾环境下的第一图片数据子集和无雾环境下的第二图片数据子集；将第一图片数据子集与第二图片数据子集作为实时图片制作数据集，并根据实时图片制作数据集训练双色特征融合去雾网络模型；获取输入图像中的RGB颜色空间特征和HSV颜色空间特征；通过双色特征融合去雾网络模型，根据RGB颜色空间特征和HSV颜色空间特征，获取输入图像对应的融合特征图；根据融合特征图对输入图像进行去雾重建。本申请解决了面对低光照条件下的特定挑战时，现有去雾方法往往不能有效地校正色偏，从而导致处理后的去雾图像仍然出现色彩失衡的问题。

本发明授权一种低光照图像去雾方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种低光照环境下的高速公路图像去雾方法，其特征在于，所述方法包括：在第一环境下，通过高速公路道路监测相机采集第一图片数据子集，所述第一环境为有雾环境；在第二环境下，通过所述高速公路道路监测相机采集第二图片数据子集，所述第二环境为无雾环境，所述第一环境与所述第二环境处于相同时间段；将所述第一图片数据子集与所述第二图片数据子集作为实时图片制作数据集，并根据所述实时图片制作数据集训练双色特征融合去雾网络模型；通过所述双色特征融合去雾网络模型，构建RGB颜色空间特征提取结构，所述RGB颜色空间特征提取结构包括3×3Conv卷积结构和多个RGB特征提取结构，多个所述RGB特征提取结构为串联运行；根据所述RGB颜色空间特征提取结构获取输入图像对应的多个RGB颜色空间特征图，所述RGB颜色空间特征图包括所述RGB颜色空间特征；构建HSV颜色空间特征提取结构，所述HSV颜色空间特征提取结构包括3×3Conv卷积结构和多个HSV特征提取结构；根据所述HSV颜色空间特征提取结构获取所述输入图像对应的多个HSV颜色空间特征图，所述HSV颜色空间特征图包括所述HSV颜色空间特征；通过所述双色特征融合去雾网络模型，按照预设流程顺序对多个所述RGB颜色空间特征图和所述多个HSV特征提取结构进行跨空间特征融合，并根据如下公式获取所述输入图像对应的第一融合特征图和第二融合特征图： ；其中，为所述第一融合特征图，为所述第二融合特征图，~为多个所述HSV特征提取结构分别对应的融合权重系数，ε为保护参数，所述保护参数用于避免分母为0，一个所述HSV特征提取结构对应一个所述融合权重系数，Resize为改变图像尺寸，、、为多个所述RGB颜色空间特征图，为多个所述HSV颜色空间特征图，、、为多个所述RGB颜色空间特征图和多个所述HSV颜色空间特征图按照不同的方式进行融合所得到的融合特征图，且通过如下公式进行计算： ；获取倒置残差结构和扩张残差结构，通过所述倒置残差结构对所述第一融合特征图进行归一化处理和激活函数处理，生成所述第一融合特征图对应的第一中间特征图；构建所述中间特征图对应的相似性权重矩阵，并根据所述相似性权重矩阵获取第二中间特征图；通过所述第一中间特征图和所述第二中间特征图，根据如下公式进行融合以获取第三融合特征图： ；其中，为所述第三融合特征图，为1×1卷积结构，为激活函数，为所述第一中间特征图，为所述第二中间特征图；对于所述第二中间特征图，可通过如下公式进行获取： ；其中，为所述相似性权重矩阵，为所述第一中间特征图中i位置像素和j位置像素的相似性，为对所述第一中间特征图的特征图向量进行加权求和，⊗为逐元素乘法，通过所述扩张残差结构对所述第二融合特征图通过按照不同扩张率进行扩张卷积处理，以获取所述第二融合特征图对应的多个扩展特征图；将多个所述扩展特征图进行融合以获取第三中间特征图；通过CA注意力机制对所述第三中间特征图进行加权处理，以获取第四中间特征图；将所述第二融合特征图与所述第四中间特征图进行融合以获取第四融合特征图；将所述第三融合特征图和所述第四融合特征图按照如下公式进行融合，以获取第五融合特征图： ；其中，P0为所述第五融合特征图，IIR为所述倒置残差结构，IWR为所述扩张残差结构，Concat为融合过程；获取重建单元结构，所述重建单元结构用于恢复对比度；将所第五融合特征图输入所述重建单元结构，以获取第六融合特征图，并将所述第六融合特征图作为所述输入图像对应的融合特征图；根据所述融合特征图对所述输入图像进行去雾重建，以得到所述输入图像对应的第一输出图像，所述第一输出图像为去雾后的图像。

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