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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错装置及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：CN117115006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310685864.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错装置及去雨方法是由程鑫;周经美;李雨祺;周洲;高建金;邸林杰;武毓;程灿;刘伟;宋佳纯设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错装置及去雨方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错模型，包括：特征提取模块和区域特征增强模块；所述特征提取模块用于提取雨天图像的雨纹特征并对重点关注区域进行高效学习，输出特征图，所述区域特征增强模块基于所述特征图捕获不同尺度的雨滴信息并去除，输出去雨后的图像；本申请可以捕获不同尺度的雨条纹，在去除基本的雨线的同时保护了图像重要的细节纹理和背景信息，从而得到颜色饱和质量更高的无雨图像，使得恢复的图像更干净，视觉效果更好。

本发明授权一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错装置及去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卷积长短时记忆网络的雨天图像容错装置，其特征在于，包括：特征提取模块和区域特征增强模块；所述特征提取模块用于提取雨天图像的雨纹特征并对重点关注区域进行高效学习，输出特征图，所述区域特征增强模块用于基于所述特征图捕获不同尺度的雨滴信息并去除，输出去雨后的图像； 所述特征提取模块包括多个依次连接的特征提取单元，每个所述特征提取单元包括稠密连接网络和卷积长短时记忆网络；前一个特征提取单元的输出作为下一个特征提取单元中稠密连接网络的输入，前一个特征提取单元中卷积长短时记忆网络的输出作为下一个特征提取单元中卷积长短时记忆网络的输入；最后一个特征提取单元的输出即为所述特征图； 所述稠密连接网络包括依次连接的第一DenseLayer层、第二DenseLayer层、第一拼接层、第三DenseLayer层、第四DenseLayer层、第二拼接层、第三拼接层、第五DenseLayer层，所述雨天图像输入到第一DenseLayer层，所述第一DenseLayer层的输出输入到所述第二DenseLayer层，所述第二DenseLayer层的输出和所述第一DenseLayer层的输出在所述第一拼接层中拼接，所述第一拼接层的输出输入到所述第三DenseLayer层，所述第三DenseLayer层的输出输入到所述第四DenseLayer层，所述第四DenseLayer层的输出和所述第三DenseLayer层的输出在所述第二拼接层中拼接，所述第二拼接层的输出和所述第一拼接层的输出在所述第三拼接层中拼接，所述第三拼接层的输出输入到所述第五DenseLayer层，所述第五DenseLayer层的输出即为所述稠密连接网络的输出，所述第五DenseLayer层的输出输入到所述卷积长短时记忆网络。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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”。