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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的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：CN116309141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310210987.9，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的图像去雨方法是由陈昌红;陈天凤;干宗良设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的图像去雨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的图像去雨方法，包括：根据无雨图像，利用随机噪声合成有雨图像；对合成的有雨图像进行预处理，预处理后的多个有雨图像构成数据集；利用所述数据集对生成对抗网络GAN中的生成器和判别器进行训练，利用生成对抗网络模型生成的去雨图像对卷积神经网络CNN进行训练；交替训练生成对抗网络GAN和卷积神经网络CNN直至达到预设条件，得到训练好的生成对抗网络GAN和训练好的卷积神经网络CNN；将待去雨的图像输入训练好的生成对抗网络中的生成器进行去雨，得到去雨后的图像；将去雨后的图像输入训练好的卷积神经网络，得到最终优化后的去雨图像。

本发明授权一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的图像去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络和卷积神经网络的图像去雨方法，其特征在于，包括： 步骤S1：根据无雨图像，利用随机噪声合成有雨图像； 步骤S2：对合成的有雨图像进行预处理，预处理后的多个有雨图像构成数据集； 步骤S3：利用所述数据集对生成对抗网络中的生成器和判别器进行训练，利用生成对抗网络模型生成的去雨图像对卷积神经网络进行训练；交替训练生成对抗网络和卷积神经网络直至达到预设条件，得到训练好的生成对抗网络和训练好的卷积神经网络； 步骤S4：将待去雨的图像输入训练好的生成对抗网络中的生成器进行去雨，得到去雨后的图像；将去雨后的图像输入训练好的卷积神经网络，得到最终优化后的去雨图像； 步骤S3中，利用所述数据集对生成对抗网络中的生成器和判别器进行训练，包括： 步骤S31、将数据集中的有雨图像输入生成器进行训练，得到生成的无雨图Iclear，具体包括：从数据集中随机取样有雨图像I作为模型输入，使用引导滤波器得到过滤后的背景图Ibase以及雨细节图Idetail＝I-Ibase；将雨细节图Idetail和背景图Ibase作为输入对生成器进行训练，得到生成器生成干净的无雨图Iclear； 步骤S32、将生成器生成的无雨图Iclear输入判别器进行判别训练， 循环步骤S31至S32，直至生成器和判别器达到预设的要求； 训练过程中，生成对抗网络采用感知损失函数perceptualloss： perceptualloss＝content_loss+λadverserial_loss； 其中，λ是一个超参数来控制两种损失的平衡； 内容损失content_loss为： content_loss＝||VGGItruth-VGGIclear||2； VGG是一个卷积神经网络CNN，VGG*是VGG网络的特征图，||*||2是L-2范数矩阵； 对抗损失adverserial_loss为： adverserial_loss＝∑[logDItruth+log1-GIclear]； 其中，D是判别器，G是生成器，Itruth是生成器生成的无雨图Iclear的标签。

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