买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种图像去雨方法及装置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：CN121073834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511167793.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种图像去雨方法及装置是由方毅;黎锟炫;李晓敏;蒋伟楷;彭颖茹设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像去雨方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像去雨方法及装置，用于解决现有去雨技术难以精准平衡雨线去除与背景细节恢复，导致图像去雨效果欠佳的技术问题。方法包括获取带雨图像，并对带雨图像进行多尺度下采样，输出多尺度带雨图像；将带雨图像和多尺度带雨图像输入至预置多尺度双域协同去雨网络，预置多尺度双域协同去雨网络包括编码器、多尺度空间交互特征融合模块和解码器；采用编码器对带雨图像和多尺度带雨图像进行编码，输出多个目标带雨编码特征；通过多尺度空间交互特征融合模块对多个目标带雨编码特征进行特征融合，输出目标融合特征；将带雨图像、多尺度带雨图像、目标融合特征和目标带雨编码特征输入至解码器进行解码，生成目标去雨图像。

本发明授权一种图像去雨方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像去雨方法，其特征在于，包括： 获取带雨图像，并对所述带雨图像进行多尺度下采样，输出多尺度带雨图像； 将所述带雨图像和所述多尺度带雨图像输入至预置多尺度双域协同去雨网络，所述预置多尺度双域协同去雨网络包括编码器、多尺度空间交互特征融合模块和解码器； 采用所述编码器对所述带雨图像和所述多尺度带雨图像进行编码，输出多个目标带雨编码特征； 通过所述多尺度空间交互特征融合模块对多个所述目标带雨编码特征进行特征融合，输出目标融合特征； 将所述带雨图像、所述多尺度带雨图像、所述目标融合特征和所述目标带雨编码特征输入至所述解码器进行解码，生成目标去雨图像； 所述多尺度带雨图像包括第一尺度带雨图像和第二尺度带雨图像；所述编码器包括协同特征增强模块、3×3深度超参数化卷积层；多个所述目标带雨编码特征包括第一带雨编码特征、第二带雨编码特征、第三带雨编码特征；所述采用所述编码器对所述带雨图像和所述多尺度带雨图像进行编码，输出多个目标带雨编码特征，包括： 采用3×3深度超参数化卷积层对所述带雨图像进行深度过参数化卷积，输出深度卷积特征； 通过协同特征增强模块对所述深度卷积特征进行特征增强，输出第一带雨编码特征； 对所述第一尺度带雨图像进行特征提取，输出第一尺度带雨图像特征； 对所述第一带雨编码特征进行下采样，输出经过下采样后的第一带雨编码特征； 将所述第一尺度带雨图像特征和所述经过下采样后的第一带雨编码特征进行特征融合，生成第一融合特征； 采用协同特征增强模块对所述第一融合特征进行特征增强，输出第二带雨编码特征； 对所述第二尺度带雨图像进行特征提取，输出第二尺度带雨图像特征； 对所述第二带雨编码特征进行下采样，输出经过下采样后的第二带雨编码特征； 将所述第二尺度带雨图像特征和所述经过下采样后的第二带雨编码特征进行特征融合，生成第二融合特征； 采用协同特征增强模块对所述第二融合特征进行特征增强，生成第三带雨编码特征； 所述协同特征增强模块包括频率聚焦增强卷积块和基于自注意力机制的双流稀疏交互块；所述协同特征增强模块的特征处理步骤，具体为： 将输入至所述协同特征增强模块的输入特征通过频率聚焦增强卷积块进行聚焦增强，生成聚焦增强特征； 将所述聚焦增强特征作为基于自注意力机制的双流稀疏交互块的输入，生成输出特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。