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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种核预测网络图像去雨方法和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：CN114612316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210109989.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种核预测网络图像去雨方法和装置是由张文君;曹玥;杨建国设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核预测网络图像去雨方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，公开了一种核预测网络图像去雨方法和装置，使用编码解码器网络作为整体架构，融合多尺度模块和注意力机制，生成输入图像对应的去雨核，使用该核对单幅雨点图像做滤波处理，能够去除图像中不同大小、方向的雨点，快速得到高质量去雨图像，网络引入的带有ASPP的多尺度模块能够适应不同强度的雨点噪声，注意力机制使其对背景和雨点的区分性更强，能够有效地提升单幅图像去雨算法的效果。本发明与其他基于核预测网络的单幅图像去雨方法相比，优化了核预测网络的尺度性，使用更简单的网络结构实现快速的运行速度，且得到更好的效果，该方法适配采集数据的快速预处理工作，可以直接部署在设备中进行雨中实时采集和去雨。

本发明授权一种核预测网络图像去雨方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种核预测网络图像去雨方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，使用编码解码器网络，融合多尺度模块和注意力机制构建多尺度注意力核网络，多尺度注意力核网络包括编码模块、多尺度模块、注意力模块、解码模块、处理模块； 所述编码模块，对特征图像进行编码压缩，缩减输入图像尺寸，输出至多尺度模块； 所述多尺度模块，提取图像的多尺度特征；所述多尺度模块由卷积层、ASPP层、池化层构成；编码模块的输出分别输入ASPP层和池化层，ASPP层的输出特征图尺寸不变，通道数变为原来的四倍，池化层通过全局平均池化和上采样得到和输入相同大小的特征图，通过拼接操作将ASPP层结果和池化层结果进行融合，再通过1*1卷积层使其通道降低至与编码模块输出一致，完成多尺度的特征提取； 所述注意力模块，提取出包含了多尺度特征的图像的重点区域特征；所述注意力模块将多尺度模块的输出通过sigmoid函数进行二值化处理，二值化处理后的输出再与编码模块的输出进行点积操作，将点积结果与编码模块的输出融合； 所述解码模块，将图像解码输出，恢复至原图大小； 所述处理模块，对解码输出的图像进行滤波处理； 步骤二，采集或下载开源数据集，将数据集输入多尺度注意力核网络进行离线训练，获得去雨训练模型； 步骤三，在需要进行预处理操作的设备平台上，部署去雨训练模型，将需要去雨的单张图像输入去雨网络模型中，获得对应的去雨滤波核，与输入图像进行卷积后得到去雨图像。

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