四川大学王明辉获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段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：CN119648577B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411700499.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段图像去雨方法是由王明辉;柳晨龙设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段图像去雨方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段图像去雨方法，涉及图像去雨技术领域。该方法包括：采集原始有雨图像；根据原始有雨图像预测得到对应的大气光图A、透射率图T和雨条纹图S；遵循雨物理模型生成多张去雨图像；应用分组加权机制对多张去雨图像进行加权求和，得到初步的去雨图像J；应用PromptFormer对初步的去雨图像J的质量进行优化。该方法，在第一阶段，结合雨的物理模型优化去雨推理逻辑，在第二阶段，引入一个四级U型网络来优化第一阶段的输出，此外，结合分组加权机制进一步增强了整个算法的鲁棒性。
本发明授权一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段图像去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雨物理模型和深度学习的双阶段图像去雨方法，其特征在于，所述方法包括： 采集原始有雨图像； 根据原始有雨图像预测得到对应的大气光图A、透射率图T和雨条纹图S； 遵循雨物理模型生成多张去雨图像； 应用WeightNet自适应地为每组参数分配权重； 根据每组参数分配权重对所有去雨图像进行加权求和，得到初步的去雨图像J；其中，初步的去雨图像J的计算公式为，其中，为组数，为去雨图像的组号，为去雨图像对应的权重； 应用PromptFormer对初步的去雨图像J的质量进行优化；所述PromptFormer是一个四阶段的U型模型，前两阶段的骨干网络由CNN块构成，后两阶段的骨干网络由Transformer块构成； 应用PromptFormer对初步的去雨图像J的质量进行优化的过程公式为,其中，为预测的最终清晰图像，为初步的去雨图像，为原始有雨图像。
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