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龙图腾网恭喜沈阳工业大学申请的专利一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀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：CN115937019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211381383.2，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀去雾方法是由汤永华;孟妍君;张志鹏;林森;石非凡;刘兴通设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀去雾方法在说明书摘要公布了：本发明一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀去雾方法，属于图像处理技术领域。其特征在于：本发明通过如下步骤进行：步骤1、获取雾霾图像数据集；步骤2、LSD二次分割；步骤3、进行薄雾处理和浓雾处理；步骤4、直方图校正；拼接之前先对所有的图像块进行直方图校正，以保证重构图像块与块之间色彩一致；步骤5、图像拼接；步骤6、通过改进中值滤波和全变分平滑消除拼接缝；最后得到去雾图像。本发明主要解决对有雾图像的不均匀程度无法处理统一，在去雾不均匀问题中，还在光晕和块状伪影方面会丢失很多图像细节，丧失了图片的真实性等方面存在的问题。

本发明授权一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀去雾方法在权利要求书中公布了：1.一种LSD二次分割和深度学习相结合的不均匀去雾方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、获取雾霾图像数据集；步骤2、LSD二次分割；首先在原图像每个点的坐标上计算其亮度和饱和度的差值，设定初始差值阈值为该图像差值最大的点和差值最小的点的平均差值，把雾度较浓和雾度较薄的区域分别分割出来，将其分割为mn块，在分割的过程中不断更新预设阈值；在分割的基础上再进行分割，使得每一小块内的差值在一定范围内，以保证分割后的每一小块雾度是均匀的；步骤3、进行薄雾处理和浓雾处理；薄雾处理是在U-Net上建立编码器和解码器；编码器有四个卷积块，每个卷积块包含2条3×3的卷积滤波器链，批量归一化层和ReLU激活函数；在每个卷积块后执行最大池操作，解码器包括四个放大块，每个块包括像素混洗层，然后是大小为3×3的卷积滤波器、批量归一化和ReLU激活,解码器的结果被传递到滤波器大小为1×1的卷积层,得到清晰图像；浓雾处理是采用加权平均图像融合策略自适应地提高传输图估计的精度；给初始透射图分配较大的权重，给伽马校正版本分配较低的权重；将初始透射图和通过DCP并通过伽马校正得到的透射图融合，以自适应地提高传输图估计的精度；然后对每块图像融合后的透射图进行导向滤波；最后，通过大气散射模型IX＝JXTX+A1-TX得到去雾后的图像块；公式中，IX表示有雾图像，JX表示无雾图像，TX表示透射图，A表示大气光；步骤4、直方图校正；拼接之前先对所有的图像块进行直方图校正，以保证重构图像块与块之间色彩一致；步骤5、图像拼接；通过直方图相似度对比,实现乱序图像块复原；将块图像的左右边缘提取保存，左右边缘两两对比，将相似度超过预设阈值的块图像执行拼接操作，得到左右拼接好的图像；提取左右拼接好的块图像的上下边缘，上下边缘两两对比，将相似度超过预设阈值的块图像执行拼接操作，得到无雾图像；步骤6、通过改进中值滤波和全变分平滑消除拼接缝；对中值滤波进行改进，通过设定的阈值引导拼接缝两侧进行灰度修正，方法只对两侧满足设定条件的像素点进行修正，不满足条件的像素点保持不变；在拼接缝处的灰度差异有所减弱；全变分平滑方法对中值滤波后的图像进行进一步处理,保证边缘细节不受影响；最后得到去雾图像。

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