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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于多层级熵模块的单幅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：CN116934612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310584388.3，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于多层级熵模块的单幅图像去雨方法是由胡彬;李金航;李灏;蒋苏铭;杨赛设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级熵模块的单幅图像去雨方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多层级熵模块的单幅图像去雨方法，包括以下步骤：S1、构建去雨网络模型：由预处理模块、若干个多层级熵模块和图像重构模块组成；S2、设计损失函数，利用损失函数对去雨网络模型进行约束；S3、利用公开数据对步骤S1的去雨网络模型进行训练，得到去雨网络模型的模型参数；S4、在网络模型中导入步骤S3训练好的模型参数，输入有雨图像，输出得到去雨图像。本发明将有雨的图像恢复得到的干净图像这一过程作为一个熵增的过程，通过对前后特征的建模去除增加的图像熵信息，使得注意力建模过程不仅仅依赖于当前特征，从而提高单幅图像去雨的效果。

本发明授权一种基于多层级熵模块的单幅图像去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级熵模块的单幅图像去雨方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建去雨网络模型：由预处理模块、若干个多层级熵模块和图像重构模块组成； S2、设计损失函数，利用损失函数对去雨网络模型进行约束； S3、利用公开数据对步骤S1的去雨网络模型进行训练，得到去雨网络模型的模型参数； S4、在网络模型中导入步骤S3训练好的模型参数，输入有雨图像，输出得到去雨图像； 所述多层级熵模块由依次设置的3×3卷积层、ReLU激活函数、3×3卷积层和多层级熵建模组件融合构成，其步骤如下： 1输入特征xi，通过一个3×3卷积层，采用ReLU激活函数，得到输出特征f1： f1＝convθconvxi， 其中，其中conv表示3×3卷积层、θ为ReLU激活函数； 2将xi与f1相加，得到： f2＝xi+f1； 3输入f2至多层级熵建模组件得到f3，输出f2+f3；所述多层级熵建模组件对输入特征从通道层面划分成多层子特征，并对各个层级的子特征分别建立基于熵的网络模型，再合并处理完的各层级子特征，具体步骤如下： 1输入特征xj，其通道数为C，从通道层面xj分为K个子块，得到CK个子特征 2对每个子特征进行熵建模，得到 其中，表示一个浅层特征提取网络，X0和X分别为的输入和输出； 3对所有的依次进行按通道叠加与1×1卷积合并操作，得到x’j，输出xj+x’j。

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南通大学，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院；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”。

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