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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于离散注意力机制的图像去雨方法及系统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：CN116994191B 。

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：202310251085.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于离散注意力机制的图像去雨方法及系统是由罗岩;周杰设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离散注意力机制的图像去雨方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了图像去雨领域的一种基于离散注意力机制的图像去雨方法及系统，包括：采集监测区域的实时监测图像，将实时监测图像输入至训练好的信息蒸馏去雨网络模型，对实时监测图像去除雨纹特征获得输出图像；所述信息蒸馏去雨网络模型的训练过程包括：将所述多空间卷积池化网络模块、长短期记忆网络模块和离散注意力信息蒸馏网络模块串联，构建信息蒸馏去雨网络模型；利用训练样本集S对信息蒸馏去雨网络模型进行训练并输出训练结果；利用损失函数对信息蒸馏去雨网络模型的参数进行优化迭代，重复迭代直至达到设定的最大迭代次数输出训练好的信息蒸馏去雨网络模型；在高分辨率下提取更加精细的雨纹特征，从而去除图像中的雨纹特征。

本发明授权一种基于离散注意力机制的图像去雨方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于离散注意力机制的图像去雨方法，其特征在于，包括： 采集监测区域的实时监测图像，将实时监测图像输入至训练好的信息蒸馏去雨网络模型，对实时监测图像去除雨纹特征获得输出图像； 所述信息蒸馏去雨网络模型的训练过程包括：获取包含雨纹特征的图像作为训练样本，建立训练样本集S；基于离散注意力单元和信息蒸馏单元，构建离散注意力信息蒸馏网络模块；将多空间卷积池化网络模块、长短期记忆网络模块和离散注意力信息蒸馏网络模块串联，构建信息蒸馏去雨网络模型； 利用训练样本集S对信息蒸馏去雨网络模型进行训练并输出训练结果的方法包括：将训练样本集S中的训练样本输入多空间卷积池化网络模块进行多尺度信息的提取，获得图像特征信息Xa；将图像特征信息Xa输入至长短期记忆网络模块提取有效特征，增加有效特征权重获得图像特征信息Xb； 将图像特征信息Xb输入至离散注意力信息蒸馏网络模块进行跨通道融合和深度特征提取，获得训练结果的方法包括： 将图像特征信息Xb输入离散注意力单元，对所述图像特征信息Xb进行分割，并通过个卷积核进行处理形成单元特征图； 对单元特征图进行特征融合，表达公式为： ； 公式中，表示为单元特征图；表示为离散注意力单元输出的特征图；k表示为多空间卷积池化网络模块中空洞卷积层的次序； 将离散注意力单元输出的特征图输入至7个信息蒸馏单元，表达公式为： ； 公式中，表示第n个信息蒸馏模块的第j个卷积层函数，n的取值范围为1至7，j的取值范围为1至4；表示为第n个信息蒸馏模块的输入特征图；当n=1时，为离散注意力单元输出的特征图；表示第n个信息蒸馏模块的第j个信道分裂层函数；代表第n个信息蒸馏模块输出的第m个细化特征，代表第n个信息蒸馏模块输出的第j个粗特征； 对第4个信息蒸馏模块输出的各细化特征进行组合形成训练结果； 基于训练结果和训练样本对应的基准干净图像构建损失函数，利用损失函数对信息蒸馏去雨网络模型的参数进行优化迭代，重复迭代直至达到设定的最大迭代次数输出训练好的信息蒸馏去雨网络模型。

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