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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利基于多特征融合去雨网络的视频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：CN116977212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310889067.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法是由李凤岐;徐凤强;郭孟超;苏瑞;王艳娟设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法在说明书摘要公布了：一种基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法，涉及计算机视觉和深度学习技术，提出了一种针对具有复杂深度的高度动态场景视频的视频去雨算法OFDL，通过引入图像深度和亮度特征，针对不同的背景和雨形态，实施不同的去雨策略，从而提高去雨效果，利用计算机视觉和深度学习技术来处理具有复杂深度的高度动态场景视频中的降雨效果，在每个视频帧上利用光流估计得到场景中物体的运动信息，通过图像深度和亮度估计模块，获得图像深度和亮度特征，根据深度和亮度特征，选择合适的去雨策略和参数，对图像进行去雨处理，将去雨后的图像与原始视频进行融合，生成清晰无雨的视频结果。本发明具有适应复杂深度和高度动态场景视频生成清晰无雨视频结果的优点。

本发明授权基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法，其特征在于基于深度学习和计算机视觉技术，针对具有复杂深度的高度动态场景视频，提出了Option-Flow-Depth-Luminance-DerainOFDL新的视频去雨方法，采用多帧融合的去雨神经网络，并设计了三个阶段的OFDL算法来实现去雨过程，该方法包括以下步骤： 步骤一、视频帧对齐：使用PreFlowNet网络对一组相邻视频帧进行对齐，得到对齐后的帧，，，，，这一对齐操作旨在消除由于相机运动引起的帧间偏移； 步骤二、图像矫正变换：指将图像从一个坐标系映射到另一个坐标系的过程； 步骤三、得到扭曲的视频帧：扭曲类型包括旋转、缩放、平移、透视变换，然后将扭曲后的视频帧保存为新的视频文件，用于后续处理； 步骤四、去除雨条纹：使用PreStreakNet网络对当前帧中的雨条纹进行去除，并生成去除雨条纹后的图像，这些雨条纹通常呈现半透明或不透明的线性形态，该网络旨在消除这些雨条纹的遮挡效果； 步骤五、特征提取：使用DepthENet网络估计的深度特征Depthfeaturemap，并获取的亮度特征Luminancemap； 步骤六、多特征融合去雨：将对齐后的帧、深度特征图和亮度特征图作为输入，通过多特征融合去雨神经网络MulFFNet进行处理,warp为图像矫正变换后得到的一系列公式如下： 其中，为输入的有雨帧，为雨积流层； 步骤七、去雨神经网络：该网络的输出即为去除雨后的无雨图像，它主要用于去除中除雨条纹遮挡之外的其他雨退化因子； 步骤八、输出干净无雨图像：通过三个阶段的处理，OFDL算法能够有效地去除视频帧中的雨效果，并生成干净的无雨图像，这种多特征融合的去雨方法能够综合利用对齐信息、深度特征和亮度特征，提高去雨算法的准确性和鲁棒性，使得去雨结果更加真实和清晰。

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