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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建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：CN119784615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411782141.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建方法是由孙航;王振铎;胡得澳;郑悦林;黄文娟;任东;余梅;任顺;姜艳静;温阳设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建方法，包括：S1、构建一个包含两个子网的雨水图像生成分支；S2、构建清晰图像生成分支；S3、由输入特征O和雨水特征R利用物理模型得到一个清晰图像特征B’，将该清晰图像B’与B计算清晰一致性损失；S4、将清晰图像B与雨水层R相加得到一个雨水图像O’，与输入图像O计算内容一致性损失；S5、利用非配对数据集和两个网络输出的图像构建出双向全局局部对比损失以达到更好的图像重建效果。本发明解决当前了大多数的无监督去雨方法没有在特征空间中充分利用物理模型进行建模，特征空间中信息的物理可解释性不足的问题。

本发明授权一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向物理感知的无监督去雨网络的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建雨水层生成分支用于雨水层R的生成，包括两个子网，第一个子网用于提取雨水的密度信息，第二个子网用于提取雨水的位置信息； S2、构建清晰图像生成分支用来生成清晰图像B，同时利用判别器来区分生成的清晰图像和非配对的真实图像，分支由一个端到端图像生成网络构成，包含编码层特征提取模块、物理感知多分支单元、解码层图像恢复模块； S3、由网络输入的雨水图像O和雨水图像生成网络得到的雨水层R利用物理模型得到一个清晰图像特征B’；将端到端图像生成网络得到的清晰图像B与雨水层R相加得到雨水图像O’；利用清晰图像B和重构清晰图像特征B’建立清晰一致性损失约束，同时利用非配对真实图像建立判别损失约束；利用重构雨水图像O’和输入雨水图像O建立图像内容一致性损失约束；利用输入雨水图像，清晰图像，重构清晰图像和重构雨水图像，建立双向全局对比损失约束以及双向局部对比损失约束； S4、根据S3中建立的所有损失约束条件建立整体网络损失函数，以最小化整体网络损失函数为目标，优化网络性能； 所述的S1构建的雨水层生成分支如下： 子网1：编码层特征提取第一层→编码层特征提取第二层→编码层特征提取第三层→编码层特征提取第四层→解码层恢复模块的第一层→解码层恢复模块的第二层→解码层恢复模块的第三层→输出雨滴密度信息D； 子网2：编码层特征提取第一层→编码层特征提取第二层→编码层特征提取第三层→编码层特征提取第四层→解码层恢复模块的第一层→解码层恢复模块的第二层→解码层恢复模块的第三层→输出雨滴位置信息P； 合成最终的雨滴特征：DP→得到最终精细的雨水层R； 所述的S2中构建的清晰图像生成分支如下： 输入图像O→编码层特征提取第一层→编码层特征提取第二层→物理感知多分支单元→编码层特征提取第三层→物理感知多分支单元→编码层特征提取第四层→解码层恢复模块的第一层→解码层恢复模块的第二层→解码层恢复模块的第三层→输出重建图像B→判别器约束确保B为清晰图像； 构建物理感知多分支单元： 输入编码特征F→33Convolution→激活函数Relu→33Convolution→激活函数sigmoid→通道数为1的特征A→特征A输入特征F→雨水的位置信息特征FP； 输入编码特征F→33Convolution→33Convolution→激活函数Relu→33Convolution→激活函数sigmoid→通道数为1的特征B→特征B输入特征F→雨水的密度信息特征FD； 特征FP，特征FD→逐元素相乘→雨水特征FR； 输入编码特征F→33Convolution→激活函数Relu→33Convolution→激活函数sigmoid→通道数为1的特征C→特征C输入特征F→特征M→全局平均池化→11Convolution→激活函数Relu→11Convolution→激活函数sigmoid→的特征D→特征D特征M→清晰图像特征FB; 输入编码特征F，雨水特征FR→逐元素相减→特征FB’ 自适应权重分配器分配权重，FB→逐像素相乘； 自适应权重分配器分配权重，FB’→逐像素相乘； 进行权重相乘后的两个特征→融合相加→融合之后的清晰图像感知特征J。

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