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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法及系统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：CN116596798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310631988.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法及系统是由胡明娣;张瑞芳设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法及系统在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法及系统。该方法包括：将合成雨图像和真实雨图像分别输入至逐步优化循环网络中，并分别提取雨纹特征，分别得到合成雨纹图像和真实雨纹图像；利用多尺度卷积稀疏编码分别对合成雨纹图像和真实雨纹图像建立模型，并对该模型进行迭代半监督训练和迭代优化，分别得到合成雨核集和真实雨核集；最小化合成雨核集和真实雨核之间的距离，实现从合成雨图像的数据域到真实雨图像的数据域的迁移学习过程。该系统包括依次连接的半监督训练模块、多尺度卷积稀疏编码模块和迁移学习模块。本公开所提方法和系统能够很好地适用真实的降雨模式，提升了去雨性能和网络泛化性。

本发明授权一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督迁移学习的单幅图像去雨方法，其特征在于，包括以下步骤： 将合成雨图像和真实雨图像分别输入至逐步优化循环网络中，并分别提取雨纹特征，分别得到合成雨纹图像和真实雨纹图像； 利用多尺度卷积稀疏编码分别对所述合成雨纹图像和所述真实雨纹图像建立模型，并对所述模型进行半监督训练和迭代优化，分别得到合成雨核集和真实雨核集； 所述半监督训练包括对所述合成雨纹图像进行有监督训练和对所述真实雨纹图像进行无监督训练； 最小化所述合成雨核集和所述真实雨核集之间的距离，实现从所述合成雨图像的数据域到所述真实雨图像的数据域的迁移学习过程； 其中，所述合成雨纹图像包括多个合成雨层图像；所述真实雨纹图像包括多个真实雨层图像； 所述合成雨图像的表达式包括： 1 其中，表示合成雨图像；表示逐步优化循环网络去雨后合成雨图像的背景图，；表示逐步优化循环网络的形式化格式；表示合成雨纹图像；所述合成雨纹图像的表达式包括： 2 其中，表示合成雨核集；表示合成雨纹图像对应的特征图；表示二维卷积；Ks表示合成雨核的数量；Nsk表示与合成雨核对应的特征图的数量； 所述真实雨图像的表达式包括： 3 其中，表示真实雨图像；表示逐步优化循环网络去雨后真实雨图像的背景图，；表示逐步优化循环网络的形式化格式；表示真实雨纹图像；所述真实雨纹图像的表达式包括; 4 其中，表示真实雨核集；表示真实雨纹图像对应的特征图；表示二维卷积；Kr表示真实雨核的数量；Nrk表示与真实雨核对应的特征图的数量。

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