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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115880170B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211546859.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/73；該發(fā)明授權(quán)基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法和系統(tǒng)是由傅予力;王鵬程;向友君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，所述網(wǎng)絡(luò)模型包括順序連接的特征提取器、編解碼器和具有注意力機(jī)制的門控器；獲取訓(xùn)練樣本；構(gòu)成有雨?無雨圖像對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將所述有雨?無雨圖像對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到所述基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型；將需要去雨的圖像輸入到訓(xùn)練好的基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，最終獲取去雨后的圖像數(shù)據(jù),本發(fā)明有效的提取圖像的細(xì)節(jié)信息和識(shí)別出更多的雨條紋，從而增強(qiáng)了雨圖的去雨效果。

本發(fā)明授權(quán)基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的單圖去雨方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、構(gòu)建基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，所述網(wǎng)絡(luò)模型包括順序連接的特征提取器、編解碼器和具有注意力機(jī)制的門控器； S2、獲取訓(xùn)練樣本；通過無雨的背景圖片加上合成雨紋，得到對(duì)應(yīng)的雨圖樣本，無雨的背景圖片和雨圖樣本構(gòu)成有雨-無雨圖像對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； S3、將所述有雨-無雨圖像對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到所述基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型；訓(xùn)練過程具體包括以下步驟： S31所述特征提取器從輸入的雨圖樣本中提取雨圖特征和先驗(yàn)特征： 首先利用帶有SqueezeandExcitation操作的殘差塊來提取輸入雨圖的雨圖特征L，所述雨圖特征L定義如下： L＝SEResBlockR 其中，R表示輸入的雨圖樣本，SE·表示SqueezeandExcitation操作，ResBlock·表示一個(gè)構(gòu)成ResNet的殘差塊； 然后設(shè)定一個(gè)RCP先驗(yàn)，所述RCP先驗(yàn)定義如下： IPx＝IMx-Imx 其中x表示每個(gè)像素的位置,I表示RGB圖像，IM表示RGB圖像的最大像素值，Im表示RGB圖像的最小像素值，IP表示先驗(yàn)； 基于RCP先驗(yàn)獲取殘差通道圖的灰度圖像 最終提取雨圖的先驗(yàn)特征P，所述先驗(yàn)特征P如下所示： S32對(duì)雨圖樣本的雨圖特征和先驗(yàn)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后將標(biāo)準(zhǔn)化后所對(duì)應(yīng)的雨圖特征和先驗(yàn)特征進(jìn)行級(jí)聯(lián)，將級(jí)聯(lián)后的雨圖特征和先驗(yàn)特征輸入編解碼器中進(jìn)行特征分離，得到初步的雨條紋特征圖；所述雨圖特征包括雨圖的紋理和邊緣特征； S33所述具有注意力機(jī)制的門控器提取初步的雨條紋特征圖在空間方向上的特征依賴信息和在通道方向上的特征依賴信息，結(jié)合在空間方向上的特征依賴信息和在通道方向上的特征依賴信息識(shí)別初步的雨條紋特征圖上的雨條紋和殘余的背景層信息，在識(shí)別到雨條紋信息的同時(shí)將所述殘余的背景層信息進(jìn)行過濾，得到最終的雨條紋信息； S34從輸入的雨圖樣本中減去最終的雨條紋信息，得到去雨后的圖像； S4、將需要去雨的圖像輸入到訓(xùn)練好的基于圖像先驗(yàn)和門控注意力學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，最終獲取去雨后的圖像數(shù)據(jù)。

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