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龙图腾网获悉岚图汽车科技有限公司申请的专利一种基于注意力机制编解码的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：CN116452460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310457825.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于注意力机制编解码的图像去雨方法及装置是由董倩妍;杨颖;占涛;刘会凯;刘程设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制编解码的图像去雨方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于注意力机制编解码的图像去雨方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：基于不同的真实无雨图像以及对应的真实小雨图像和真实大雨图像，构建退化数据库；基于退化数据库，构建网络模型；基于网络模型对真实小雨图像或真实大雨图像进行去雨操作，获得对应的模型去雨图像；基于模型去雨图像以及对应的真实无雨图像，对网络模型进行优化；基于完成优化的网络模型对目标图像进行去雨操作。本申请基于逐步图像退化效果建立数据库，进而构建对应的网络模型，结合不同程度的去雨图像以及原始图像的对应关系，进行图像去雨操作，在保障图像去雨效果的前提下，有效缩小模型尺寸，提高计算效率。

本发明授权一种基于注意力机制编解码的图像去雨方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制编解码的图像去雨方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于不同的真实无雨图像以及对应的真实小雨图像和真实大雨图像，构建退化数据库； 基于所述退化数据库，构建网络模型； 基于所述网络模型对所述真实小雨图像或所述真实大雨图像进行去雨操作，获得对应的模型去雨图像； 基于所述模型去雨图像以及对应的所述真实无雨图像，对所述网络模型进行优化； 基于完成优化的所述网络模型对目标图像进行去雨操作； 所述基于不同的真实无雨图像以及对应的真实小雨图像和真实大雨图像，构建退化数据库，基于所述退化数据库，构建网络模型，具体包括： 首先获取真实无雨图像，再针对真实无雨图像进行小雨喷洒模拟，形成真实小雨图像，形成一阶段的浅度退化图像，最后在浅度退化图像的基础上进行大雨喷洒模拟，形成深度退化图像； 将真实无雨图像、浅度退化图像、深度退化图像一一对应，组合成输入图像对，基于所述真实无雨图像、对应的所述浅度退化图像以及对应的所述深度退化图像体现的变化情况，构建所述网络模型； 所述构建所述网络模型具体包括如下步骤： 输入由真实无雨图像、浅度退化图像、深度退化图像组成的输入图像对，首先进行patchembedding，将图片转化为向量； 利用预设的向量输入编码模块，经过3个encoderblock与3个intraencoderblock，block均由multi-headself-attentionlayerMSA、Depth-wise以及改进的GateMLP组成；GateMLP层增加Gate和惩罚项稀疏网络激活权重，Gate在感知机制中加入激活单元，将权重低的系数稀疏掉。

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