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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer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：CN119624811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411772314.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer图像去雨方法是由王诗言;杨灿;唐佳佳;唐嘉;郭大川设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer图像去雨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer图像去雨方法，包括：获取有雨图像，将其输入训练后的图像去雨处理网络中，得到去雨后的图像。该图像去雨处理网络的训练过程包括：获取有雨图像样本及其对应的真实无雨图像；利用残差通道先验提取模块提取有雨图像样本的先验特征图；利用上下文聚合模块对有雨图像样本提取特征，得到不同尺度上雨纹的浅层特征；对其进行特征融合得到第一综合特征图；利用个递归Transformer提取模块RSTM对第一综合特征图进行处理得到去雨后的图像；计算去雨后的图像与输入有雨图像样本所对应的真实无雨图像之间的损失，通过该损失反向传播优化网络参数。本发明能够从不同方向和尺度去除雨纹，使去雨图像更加符合真实图像。

本发明授权一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer图像去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差信道先验引导的多尺度Transformer图像去雨方法，其特征在于，包括：获取有雨图像，将其输入训练后的图像去雨处理网络中，得到去雨后的图像； 所述图像去雨处理网络的训练过程包括： 获取有雨图像样本及其对应的真实无雨图像； 利用残差通道先验提取模块提取有雨图像样本的先验特征图，所述残差通道先验提取模块依次包括基于L2范数的残差层、第一卷积层Conv、三层依次连接的通道注意力网络ECANet和第二卷积层Conv，其提取先验特征图的具体过程包括：计算输入有雨图像样本的彩色图像强度；基于所述彩色图像强度，对输入有雨图像进行归一化处理；基于经归一化处理后的有雨图像，引入残差通道先验P，得到的背景图；将背景图依次经过第一卷积层Conv得到初始特征映射，该初始特征映射输入三层依次堆叠的通道注意力网络ECANet和第二卷积层Conv进行处理，得到有雨图像样本的先验特征图； 利用上下文聚合模块对有雨图像样本提取特征，得到不同尺度上雨纹的浅层特征； 利用特征融合模块将所述先验特征图和不同尺度上雨纹的浅层特征进行特征融合，得到第一综合特征图； 利用个递归Transformer提取模块RSTM对第一综合特征图进行处理，得到去雨后的图 像； 计算所述去雨后的图像与输入有雨图像样本所对应的真实无雨图像之间的损失，通过该损失反向传播优化网络参数，直至损失函数收敛则停止优化。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。

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