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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利基于雙向GAN網絡的去霧方法及雙向GAN網絡模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114663291B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011526195.5，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權基于雙向GAN網絡的去霧方法及雙向GAN網絡模型是由王中風;蘇天祺;王美琪;陳思依;林軍設計研發完成，并于2020-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙向GAN網絡的去霧方法及雙向GAN網絡模型在說明書摘要公布了：本申請公開了基于雙向GAN網絡的去霧方法及雙向GAN網絡模型，該方法包括利用提取得到的待去霧圖片中不同像素對應的深度信息，對待去霧圖片進行深度處理，然后輸入至預先構建的雙向GAN網絡模型中，獲取模型輸出的去霧圖片。該模型中，清晰圖輸入端口、第一生成單元及第一判別器依次連接，用于針對清晰圖進行特征提取及重建，霧圖輸入端口、第二生成單元及第二判別器依次連接，用于針對霧圖進行特征提取及重建；共享潛在空間中存儲有針對清晰圖提取的高層特征及針對霧圖提取的高層特征。雙向GAN網絡模型通過成對清晰圖及霧圖完成訓練及驗證，包含霧域與清晰域的雙向映射關系，能夠對不同域下的圖片進行處理，有效確保圖片重建的真實性。

本發明授權基于雙向GAN網絡的去霧方法及雙向GAN網絡模型在權利要求書中公布了：1.一種基于雙向GAN網絡的去霧方法，其特征在于，所述去霧方法包括： 提取待去霧圖片中不同像素對應的深度信息； 根據所述深度信息，對所述待去霧圖片進行深度處理； 將深度處理后的待去霧圖片輸入至預先構建的雙向GAN網絡模型中，所述雙向GAN網絡模型包括輸入模塊、生成模塊及判別模塊；所述輸入模塊包括清晰圖輸入端口及霧圖輸入端口，所述生成模塊包括第一生成單元及第二生成單元，所述判別模塊包括第一判別器及第二判別器；所述清晰圖輸入端口、所述第一生成單元及所述第一判別器依次連接，用于針對清晰圖進行特征提取及重建，所述霧圖輸入端口、所述第二生成單元及所述第二判別器依次連接，用于針對霧圖進行特征提取及重建；所述第一生成單元包括依次連接的第一編碼器、共享潛在空間及第一解碼器，所述第二生成單元包括依次連接的第二編碼器、所述共享潛在空間及第二解碼器；所述共享潛在空間用于存儲高層特征，并將所述高層特征輸出至所述第一解碼器及所述第二解碼器，所述高層特征包括所述第一編碼器針對清晰圖提取的高層特征以及所述第二編碼器針對霧圖提取的高層特征；所述雙向GAN網絡模型的訓練集及驗證集中均包括成對的清晰圖及霧圖； 獲取所述雙向GAN網絡模型輸出的去霧圖片。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號南京大學電子樓229；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。