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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复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：CN115170437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210932068.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复方法是由伊国栋;伊骊帆;裘乐淼;张树有设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复方法。本发明方法基于区域阈值分割算法分割了火焰区域，避免火焰光源对全局大气光估计的影响；设计了大气光检测算子，基于超像素块得到准确的大气光参数，解决了全局大气光估计失真问题；构建了透射率估计优化模块，基于双边加权引导滤波方法实现了透射率的精细化，解决了传统方法引起的光晕等问题。本发明提出的方法有助于提高火灾现场图像恢复的清晰化程度，提升救援机器人的现场检测、识别、环境建图与路径规划提供了数据基础。

本发明授权一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种用于救援机器人的火灾场景低质量图像恢复方法，其特征在于，步骤1：通过火光区域大气光估计模块将原始图像I分割为火光区域图像IF和非火光区域图像INF；步骤2：全局大气光估计模块通过构建大气光检测算子计算全局大气光估计值A0；步骤3：将暗通道图及全局大气光估计值输入透射率估计优化模块估计粗略透射率，运用双边加权引导滤波透射率优化得到精确透射率t；步骤4：通过图像重建恢复模块恢复得到最终清晰图像；所述步骤2具体为：2.1对原始图像I的R,G,B三通道进行最小值滤波，得到图像的暗通道图Id；2.2对原始图像I，构建大气光检测算子score：score＝1-SId其中，S为原始图像I的饱和度分量；2.3对非火光区域图像INF进行超像素分割，得到分割图Is，计算分割图Is中每个超像素块si的大气光检测算子得分 其中，为超像素块si中像素点的个数，x为超像素块si中的像素点；2.4将每个超像素块对应的值按由大到小的顺序进行排序，选取大气光检测算子得分最大的超像素块，记为smax，计算超像素块smax中所有像素点的像素值平均值得到全局大气光估计值A0： 其中，为超像素块smax中像素点的个数，Ix为像素块smax中像素点x的像素值；所述步骤3具体为：3.1通过原始图像I的L通道，计算自适应置信度t*x： 其中，Ω为最小值滤波区间，p为置信度调节参数，Ly为区域Ω中像素点y的L通道值；3.2根据原始图像I的暗通道图Id和全局大气光估计值A0计算图像的粗略透射率特征图t0，计算公式如下： 3.3运用双边加权引导滤波对t0优化，得到图像透射率t，计算公式如下：t＝a*Ig+b其中，Ig为原始图像I的灰度图，a、b为引导滤波系数，计算公式如下： ε为容差因子，d为滤波区间，ωmi,j,k,l为滤波加权系数，j,l表示滤波窗口中心坐标，i,j表示窗口其他坐标，滤波加权系数由核函数ωm计算得到，m取值为{1,2,3,4}，计算公式如下： σd为空域权重，σr为值域权重；Imi,j，Imk,l，m∈{1,2,3,4}表示对应图像在点i,j，k,l的像素值，计算公式如下： I2＝t0I3＝Ig 表示矩阵哈达马积；所述步骤4中，图像恢复模块输出最终清晰图像J，表示为：

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