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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于高质量编码字典先验的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：CN116416151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211619677.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于高质量编码字典先验的图像去雾方法及系统是由郭春乐;武睿祺;覃楚杰;程明明设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高质量编码字典先验的图像去雾方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高质量编码字典先验的图像去雾方法及系统，包括：将给定的清晰图像经图像退化处理后合成对应的有雾图像，将有雾图像与清晰图像形成图像对，以对去雾网络进行训练，所述去雾网络包括编码器和解码器；对待处理的有雾图像采用训练后的去雾网络得到清晰图像；其中，对待处理的有雾图像采用编码器提取图像特征，将图像特征与编码字典进行最邻近特征匹配，以最邻近特征为引导，采用解码器根据图像特征进行去雾处理。通过有雾图像合成方式和利用高质量先验的有雾网络实现更可靠及更有效的去雾效果，解决现有去雾方法中存在的生成数据伪影和先验方法固有缺陷的问题。

本发明授权一种基于高质量编码字典先验的图像去雾方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高质量编码字典先验的图像去雾方法，其特征在于，包括： 将给定的清晰图像经图像退化处理后合成对应的有雾图像，将有雾图像与清晰图像形成图像对，以对去雾网络进行训练，所述去雾网络包括编码器和解码器； 对待处理的有雾图像采用训练后的去雾网络得到清晰图像；其中，对待处理的有雾图像采用编码器提取图像特征，将图像特征与编码字典进行最邻近特征匹配，以最邻近特征为引导，采用解码器根据图像特征进行去雾处理； 其中，所述最邻近特征匹配采用训练后的VQGAN模型，对待处理的有雾图像采用训练后的去雾网络进行去雾处理的过程具体包括： 对待处理的有雾图像经去雾网络的编码器得到图像深度特征； 将图像深度特征与训练后的VQGAN的编码字典进行最邻近特征匹配，得到最邻近特征； 将匹配得到的最邻近特征输入至训练后的VQGAN的解码器中，将图像深度特征输入至去雾网络的解码器中，通过训练后的VQGAN的解码器引导去雾网络的解码器进行去雾处理，去雾网络的解码器逐步消除编码字典带来的信息损失。

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