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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成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：CN121810506B 。

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：202610267336.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成方法是由苏延召;张岚卿;崔智高;王念;兰云伟;朱良玉;周正阳;肖源浩设计研发完成，并于2026-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成方法，包括以下步骤：一、深度信息获取与处理，得到深度归一化值；二、将真实雾霾图像和待合成的清晰图像通过域对齐，得到更新透射率；三、基于真实雾霾图像得到大气光值A′；四、基于深度归一化值和大气散射系数多级别策略，得到不同大气散射系数下的透射率，并结合更新透射率加权，得到不同大气散射系数下的优化透射率；五、基于大气光值A′和不同大气散射系数下的优化透射率，得到不同大气散射系数下的雾霾合成图像。本发明通过深度信息引导和域对齐物理模型约束，生成具有真实景深效果和自然雾浓度分布的雾霾合成图像，提高了合成图像的多样性和真实性。

本发明授权一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度引导和域对齐的雾霾图像合成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、深度信息获取与处理，得到深度归一化值： 采用DPT-Hybrid模型对待合成的清晰图像进行深度处理，得到深度图；并基于深度图进行归一化处理，获取深度归一化值； 步骤二、将真实雾霾图像和待合成的清晰图像通过域对齐，得到更新透射率；其中，第j个像素点的更新透射率为；j为正整数，且j的取值为1～J，J为像素点总数； 步骤三、基于真实雾霾图像得到大气光值A′； 步骤四、基于深度归一化值和大气散射系数多级别策略，得到不同大气散射系数下的透射率，并结合更新透射率加权，得到不同大气散射系数下的优化透射率； 步骤五、基于大气光值A′和不同大气散射系数下的优化透射率，得到不同大气散射系数下的雾霾合成图像； 步骤二，具体过程如下： 步骤201、将真实雾霾图像经过灰度处理，得到真实雾霾灰度图像； 步骤202、针对真实雾霾灰度图像，采用期望最大化算法构建第一高斯混合模型；其中，表示真实雾霾灰度图像上像素值组成的数据点，表示第1个高斯分布，表示第1个高斯分布的混合权重，表示第1个高斯分布的均值，表示第1个高斯分布的方差；表示第2个高斯分布，表示第2个高斯分布的混合权重，表示第2个高斯分布的均值，表示第2个高斯分布的方差；和的取值为0～1，且； 步骤203、将第一高斯混合模型作为概率密度函数，在取值0～255区间内，获取真实雾霾灰度图像的累积分布概率P1； 步骤204、将待合成的清晰图像按照步骤201至步骤203的方法处理，得到第二高斯混合模型和待合成的清晰图像的累积分布概率P2； 步骤205、使用暗通道先验方法对真实雾霾图像处理，得到真实透射率图；其中，真实透射率图上第j个像素点的初始透射率记作； 步骤206、根据，得到第j个像素点的更新透射率； 步骤四，具体过程如下： 步骤401、将大气散射系数设定在0.8～1.5区间，按照步长0.1进行增加，第n个大气散射系数为，n为正整数，n取值为1～8，第1个大气散射系数取值为0.8；其中，当n取值为1～7时，，为第n+1个大气散射系数； 步骤402、根据，得到第n个大气散射系数下第j个像素点对应的透射率；其中，e为自然常数； 步骤403、根据，得到第n个大气散射系数下第j个像素点的优化透射率；其中，为随机权重系数，取值范围为0.2～0.8。

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