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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与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：CN114331881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202111568216.4，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法是由蒲燕虹;张金艺设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法。其系统由摄像头单元、图像处理单元和显示单元组成；其方法的操作步骤包括图像处理单元弱监督图像去雨流程。采用本发明，不仅可以降低配对样本数据集的收集成本、提高网络模型的适用性，而且能够获得背景细节更清晰、颜色信息保留得更好的去雨图像。本发明系统简单直观，方法性能优越，且应用具有普适性。

本发明授权一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统，由摄像头单元1、图像处理单元2和显示单元3组成，其特征在于，所述摄像头单元1以有线或无线的方式与图像处理单元2连接；所述图像处理单元2以有线或无线的方式与显示单元3连接； 利用所述融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统进行操作，包括图像处理单元弱监督图像去雨流程；所述图像处理单元弱监督图像去雨流程： S1，使用数据接收模块4接收摄像头单元1传来的图像数据，并向样本集构建模块5发送，构建训练样本集、测试样本集，获取待复原有雨图像； S2，样本集预处理模块6对训练样本集、测试样本集、待复原有雨图像进行预处理操作； S3，图像去雨网络构建模块7基于循环生成对抗网络，引入通道和空间双重注意力机制，构建融合双重注意力机制的弱监督图像去雨网络； S4，图像去雨模型训练模块8使用预处理后的训练样本集对上述网络进行训练，输入为未配对的有雨图像和无雨图像，利用混合损失函数对网络进行约束，使用测试样本集进行推理测试，获得融合双重注意力机制的弱监督图像去雨模型； S5，图像去雨处理模块9将待复原有雨图像直接输入至上述模型中，生成去雨图像； S6，数据发送模块10将最终生成的去雨图像发送至显示单元3，实现图像去雨； 所述步骤S3包括图像去雨网络构建流程；所述图像去雨网络构建流程： S31，基于循环生成对抗网络基本架构，设计构建弱监督图像去雨网络，使用自编码器架构实现两个生成器，使用马尔可夫判别器实现两个判别器； S32，在两个生成器的编码器中引入通道注意力机制，设计构建通道注意力块及通道注意力残差块，用于特征提取； S33，在两个生成器的解码器中引入空间注意力机制，设计构建空间注意力块及多分支注意生成子网络，用于突出含雨区域和背景区域； 所述步骤S33包括多分支注意生成子网络构建流程；所述多分支注意生成子网络构建流程： S331，构建空间注意力块：使用一个池化层，一个3×3卷积层，一个Sigmoid函数，获得空间注意力；使用乘法，与输入特征相乘后获得输出特征； S332，构建分支一：使用一个空间注意力模块、一个1×1卷积层，用于生成多通道的含雨特征； S333，构建分支二：使用一个1×1卷积层，用于生成单通道的背景特征； S334，构建分支三：使用一个7×7卷积层，一个tanh激活函数层，用于生成图像内容特征； S335，将含雨特征和背景特征拼接，使用softmax函数生成含雨注意、背景注意； S336，使用乘法，将含雨注意与图像内容特征相乘，生成含雨注意图；将背景特征与输入的有雨图像相乘，生成背景注意图； S337，使用加法，将含雨注意图与背景注意图相加，生成去雨图像。

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