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龙图腾网获悉西南大学申请的专利一种夜间图像光晕去除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：CN120634898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510795385.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种夜间图像光晕去除方法是由刘运;杨光设计研发完成，并于2025-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夜间图像光晕去除方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种夜间图像光晕去除方法，包括构建先验知识，根据先验知识构造初始化网络和深度展开网络，采用初始化网络从夜间光晕污染图像中提取出变量初始值集合；将夜间光晕污染图像和变量初始值集合输入深度展开网络进行多次迭代运算，从夜间光晕污染图像中提取出最终光晕去除图像；其中，深度展开网络包括多个近端网络，每个近端网络参与一次迭代运算。本发明在充分利用先验知识的情况下，采用具有多个近端网络的深度展开网络来对映射图、无光晕特征图、约束变量和光晕去除图像进行迭代，从而提取出最终光晕去除图像，以更好地保留图像纹理和恢复图像细节，在不增加应用成本的前提下较好地去除图像中的光斑和条纹伪影。

本发明授权一种夜间图像光晕去除方法在权利要求书中公布了：1.一种夜间图像光晕去除方法，其特征在于，包括： 构建先验知识，所述先验知识包括像素级空间一致性项、特征级细节增强项以及特征级噪声抑制项； 根据先验知识构造初始化网络和深度展开网络，采用所述初始化网络从所述夜间光晕污染图像中提取出变量初始值集合；其中，所述变量初始值集合包括初始光晕掩膜图像、初始光晕去除图像、初始映射图、初始无光晕特征图以及初始约束变量； 将所述夜间光晕污染图像和所述变量初始值集合输入深度展开网络进行多次迭代运算，从所述夜间光晕污染图像中提取出最终光晕去除图像；其中，所述深度展开网络包括多个近端网络，每个近端网络参与一次迭代运算； 所述构建先验知识，包括： 根据以下公式构建光晕层分解模型： ； 其中，I为夜间光晕污染图像，B为光晕去除图像，F为光晕掩模图像； 构建所述像素级空间一致性项对应的第一优化函数： ； 其中，f表示斐波纳契范数，为斐波纳契范数项，所述斐波纳契范数项用于保证图像数据的保真度，E1为第一优化函数； 所述构建先验知识，包括： 根据以下公式，采用卷积字典提取特征图： ； ； ； 其中，ZI为夜间光晕污染图像的特征图，ZB为无光晕特征图，ZF为光晕掩膜特征图；D为卷积字典，是卷积算子； 构建包含所述特征级细节增强项的第二优化函数： ； 其中，M为映射图，*为逐元素乘法，为第一惩罚系数，为第二惩罚系数，为第一正则化系数，为第一先验项，E2为第二优化函数； 所述构建先验知识，包括： 根据以下公式构造特征级噪声先验项： ； 其中，为第二正则化系数，为无光晕特征图和光晕掩膜特征图逐元素相乘后的一范数； 构建所述特征级噪声抑制项的第三优化函数： ； 其中，为卷积字典和光晕掩模图像的卷积，以及无光晕特征图的逐元素乘积的一范数，E3为第三优化函数。

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