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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种水表水雾图像生成的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：CN116485926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310313419.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种水表水雾图像生成的方法是由高学;梁正聪设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水表水雾图像生成的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水表水雾图像生成的方法，包括对抗网络生成图像阶段，具体是利用生成对抗思想训练水雾图像生成器以及鉴别器；对比学习约束生成图像阶段，具体是设计query编码器和key编码器分别编码来自水表水雾图像及干净水表图像的图像块，获得每个图像块对应的特征向量；将两个图像中同一位置的图像块获得的特征向量视作正样本对；将两个图像中不同位置的图像块获得的特征向量压入负样本队列，并将负样本队列中的所有负样本特征向量视为负样本对；一个正样本分别与所有负样本对计算infoNCE损失，得到所有正样本的infoNCE损失，反向更新水雾图像生成器得到最终的水雾图像生成器。本发明有效减少训练参数，提高训练效率。

本发明授权一种水表水雾图像生成的方法在权利要求书中公布了：1.一种水表水雾图像生成的方法，其特征在于，包括： 对抗网络生成图像阶段：具体为： 将干净水表图像输入水雾图像生成器，输出水表水雾图像； 将水表水雾图像输入鉴别器，输出特征图，将其与真标签计算损失生成对抗损失，反向更新水雾图像生成器； 将干净水表图像及水表水雾图像输入鉴别器，分别与真标签与假标签计算损失，生成对抗损失，反向更新鉴别器； 对比学习约束生成图像阶段：具体为： 设计query编码器和key编码器，用于分别编码来自水表水雾图像及干净水表图像的图像块，获得每个图像块对应的特征向量； 将两个图像中同一位置的图像块获得的特征向量视作正样本对； 将两个图像中不同位置的图像块获得的特征向量压入负样本队列，并将负样本队列中的所有负样本特征向量视为负样本对； 一个正样本分别与所有负样本对计算infoNCE损失，得到所有正样本的infoNCE损失，并反向更新水雾图像生成器得到最终的水雾图像生成器； 利用query编码器及key编码器的多个中间层输出，重复对比学习约束生成图像阶段，计算得到整体的infoNCE损失，整合并反向更新水雾图像生成器； 所述query编码器及key编码器的多个中间层输出，随机选取多个相同位置的神经元作为中间样本特征，重复对比学习约束生成图像阶段，计算得到多个infoNCE损失，整合并反向更新水雾图像生成器，具体为： 将query编码器及key编码器的中间层输出特征图中对应图像块的神经元作为样本特征，输入相应的MLP层计算分别得到特征向量； 选取多个中间层的输出并选取相同位置的神经元，重复对比学习约束生成图像阶段，最终计算整体infoNCE损失； 每选取一个中间层都需要设置一个新的负样本队列，动态更新本层的样本特征和对应的所有的负样本特征。

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