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基于小波的双分支网络图像去雨方法、系统和介质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：CN115393223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211051492.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于小波的双分支网络图像去雨方法、系统和介质是由罗玉;黄庆东;凌捷设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波的双分支网络图像去雨方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于小波的双分支网络图像去雨方法,系统和介质；其中方法包括：获取含无雨图像和其对应的合成雨图像作为一个样本对的训练图像集和测试图像集；将雨图像进行二级小波变换，将待去雨图像从图像域转到小波域上进行去雨操作；基于预设的自适应注意力分支提取雨图像的通道和空间信息，自适应地计算注意力和非注意力模块的权重；基于预设的扩展分支，通过不同的空洞卷积操作来扩大感受野；通过小波逆变换获取去雨图像；基于预设的小波和结构相似性的损失函数对去雨图像进行约束，得到标准去雨图像。本发明提高在图像去雨的准确性的同时，结合雨图的特性，提高了去雨的泛化能力和对图像背景信息的保护能力。

本发明授权一种基于小波的双分支网络图像去雨方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小波的双分支网络图像去雨方法，其特征在于，包括： 获取含无雨图像和其对应的合成雨图像作为一个样本对的训练图像集和测试图像集； 将合成雨图像进行二级小波变换，将待去雨图像从图像域转至小波域以进行去雨处理； 基于预设的双分支自适应扩展注意力网络，通过小波逆变换，得到去雨图像； 基于预设的小波和结构相似性的损失函数对去雨图像进行约束，得到标准去雨图像； 所述预设的双分支自适应扩展注意力网络，具体为：包括自适应注意力分支和扩展分支，所述自适应注意力分支包括动态分配权重模块、注意力模块和非注意力模块，其中注意力模块和非注意力模块包含多个残差网络模块，所述残差网络模块是去掉BN层的ResNet模块，非注意力模块由两个残差网络模块组成，其表示如下： ； 其中，表示第i个自适应扩展注意力模块的输入，表示残差网络模块，表示非注意力模块的输出； 此外，所述注意力模块包含多个残差网络模块和上下采样层，可表示如下： ； 其中，Up和Down分别表示上下采样层，表示激活函数，表示矩阵的乘法，表示注意力模块的输出； 所述基于预设的小波和结构相似性的损失函数，具体为：包括小波域损失函数和结构相似性损失函数，小波域损失函数针对低频部分的约束赋予更高的权重，使得网络能更好地恢复低频的背景信息，损失函数为: ； 其中：为网络输出的第个通道的频域信息，为对应的无雨图像转换到小波域后的第个通道的频域信息，N为总的通道数，和为调节两部分损失函数的权重系数；结构相似性损失约束的是图像域上的损失，其数学表达形式为： ； 其中，表示无雨图像的像素均值，表示去雨图像像素均值，*表示乘法，表示图像的协方差，和为常数，，，、和L为系数。

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：510060 广东省广州市东风东路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”。