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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种基于多尺度先验注入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：CN120976063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511492788.7，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于多尺度先验注入的图像去雨方法及系统是由杨勇;牛雨凡;付栋;黄淑英;刘紫阳设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度先验注入的图像去雨方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于多尺度先验注入的图像去雨方法及系统，方法包括将雨天图像沿通道维度的最大像素值与最小像素值形成的灰度图像相减；通过预训练的U‑Net网络的残差分支提取初始的粗略无雨图像的多尺度潜在背景先验特征；在多尺度潜在背景先验特征的引导下，通过PITformer分支提取雨天图像的多尺度雨条纹特征，获得第一尺度解码器雨条纹特征；再经过Tformer模块和卷积模块后与雨天图像相加，获得去雨图像。本发明采用U‑Net网络，通过在每一尺度层引入先验信息，指导网络生成具有丰富纹理细节的无雨图像，实现了精准的图像恢复，提升了去雨性能。

本发明授权一种基于多尺度先验注入的图像去雨方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度先验注入的图像去雨方法，其特征在于，包括： S1：获取雨天图像，将雨天图像沿通道维度的最大像素值形成的灰度图像与雨天图像沿通道维度的最小像素值形成的灰度图像相减，获得初始的粗略无雨图像； S2：通过预训练的U-Net网络的残差分支提取初始的粗略无雨图像的多尺度潜在背景先验特征； S3：在多尺度潜在背景先验特征的引导下，通过U-Net网络的PITformer分支提取雨天图像的多尺度雨条纹特征，获得第一尺度解码器雨条纹特征； PITformer模块通过先验注入注意力块捕获图像的全局结构与纹理信息，通过门控卷积前馈网络实现特征融合，计算表达式为： 其中，为第尺度编码器的先验注入中间特征，为先验注入注意力块，为层归一化操作，为门控卷积前馈网络，为第尺度编码器潜在背景先验特征，为第尺度编码器雨条纹特征； 先验注入注意力块的输入特征图经过部分卷积和卷积生成查询、键与值，通过多尺度动态稀疏策略实现特征聚合，获得经过自注意力计算后得到的特征矩阵，经过自注意力计算后得到的特征矩阵和编码器潜在背景先验特征经过先验注入单元，再经过卷积操作，获得先验注入注意力块的输出特征； S4：第一尺度解码器雨条纹特征经过Tformer模块，再通过卷积模块，获得去雨特征图像，将去雨特征图像与雨天图像相加，获得去雨图像； Tformer模块为从PITformer模块中去除先验注入单元后的模块。

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