淮阴工学院吴静获国家专利权
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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨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：CN115393218B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211036506.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨方法是由吴静;陈华松;范媛媛;李晶;杜蒙瑞;袁林阳;陈怡琳;王君豪设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像复原技术领域，公开了一种基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨方法，包括：步骤1：获取雨天拍摄的待处理受损图像；步骤2：融合基于模型驱动的方法和基于深度神经网络方法，在构建深度网络框架模型时，引入梯度域特征构建模型驱动深度网络的误差控制项，构建梯度先验驱动的深度网络去雨模型；步骤3：对所述梯度先验驱动的深度网络去雨模型进行求解，输出雨痕图像和恢复的清晰图像。与现有技术相比，本发明在结合模型驱动方法和深度学习兼容的基础上，在构建深度网络框架模型时，引入了梯度域特征构建模型驱动深度网络的误差控制项，改善了图像去雨能力和信息恢复质量。
本发明授权基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度先验驱动的深度网络图像去雨方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取雨天拍摄的待处理受损图像； 步骤2：融合基于模型驱动的方法和基于深度神经网络方法，在构建深度网络框架模型时，引入梯度域特征构建模型驱动深度网络的误差控制项，构建如下梯度先验驱动的深度网络去雨模型： 其中，o，r，u分别表示雨天拍摄的受损图像，雨痕图像和待恢复的清晰图像，和分别表示图像的整体梯度算子、竖直方向梯度算子和水平方向梯度算子，Ψu和Φr分别表示背景图像的正则项和雨痕图像的正则项；α1，α2，λ1和λ2分别表示非负的正则化系数，表示L2范数；为误差控制项； 步骤3：将待处理受损图像输入至所述梯度先验驱动的深度网络去雨模型，并对所述梯度先验驱动的深度网络去雨模型进行求解，输出雨痕图像rk+1和恢复的清晰图像uk+1。
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