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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混合可逆神经网络的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：CN121414614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511946490.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于混合可逆神经网络的图像去雨方法及系统是由陈雪凌;姚美琪;李心雨;孙巍;杨小宝设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合可逆神经网络的图像去雨方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于混合可逆神经网络的图像去雨方法及系统，涉及图像去雨处理技术领域，方法包括：将待处理含雨图像输入可逆神经网络的正向路径，对两张相同的待处理含雨图像进行去雨处理，得到去雨图像和纯雨线图像，正向路径中嵌入了基于卷积神经网络构建的先验补偿网络；将去雨图像和纯雨线图像输入逆向路径，根据去雨图像和纯雨线图像生成两张含雨图像。本申请在传统可逆神经网络的基础框架上增设耦合融合模块，该模块将基于卷积神经网络提取的图像细节特征与INN处理过程中生成的特征融合，从而让模型同时兼具CNN强大的局部特征提取能力以及INN信息无损特性，实现高质量的图像去雨效果。

本发明授权一种基于混合可逆神经网络的图像去雨方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合可逆神经网络的图像去雨方法，其特征在于，包括： 获取待处理含雨图像； 将所述待处理含雨图像输入可逆神经网络的正向路径，所述正向路径用于对两张相同的所述待处理含雨图像进行去雨处理，得到相应的去雨图像和纯雨线图像；所述正向路径包含多个级联的正向可逆神经网络模块，所述正向路径中嵌入了基于卷积神经网络构建的先验补偿网络，所述先验补偿网络包括先验特征提取模块和耦合融合模块，所述先验特征提取模块提取一张所述待处理含雨图像的残差通道先验，对所述残差通道先验进行增强处理，得到增强先验特征，所述耦合融合模块将所述增强先验特征与同一张所述待处理含雨图像的特征进行融合，得到融合特征，所述正向可逆神经网络模块对所述融合特征与另一张所述待处理含雨图像的特征进行可逆映射，得到所述去雨图像和所述纯雨线图像； 将所述去雨图像和所述纯雨线图像输入所述可逆神经网络的逆向路径，所述逆向路径用于根据所述去雨图像和所述纯雨线图像生成相应的两张含雨图像，所述逆向路径包含多个级联的逆向可逆神经网络模块，所述正向路径和所述逆向路径内部均通过交互仿射耦合层进行所述去雨图像中的背景特征与所述含雨图像中的雨线特征的交换。

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