买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西湖大学申请的专利图像去雪系统、方法及存储介质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：CN117078546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311045443.8，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权图像去雪系统、方法及存储介质是由崔玉宁;曹淼;罗婷;袁鑫;苏雄飞设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去雪系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像去雪系统、方法及存储介质。该图像去雪系统包括输入映射模块、第一特征融合组件至第六特征融合组件、第一和第二下采样模块、第一和第二上采样模块、第一和第二跳转连接模块以及输出映射模块，第一特征融合组件与第二特征融合组件之间通过第一下采样模块连接，第二特征融合组件与第三特征融合组件之间通过第二下采样模块连接，第四特征融合组件与第五特征融合组件之间依次通过第一上采样模块和第一跳转连接模块连接，第五特征融合组件与第六特征融合组件之间依次通过第二上采样模块和第二跳转连接模块连接。本申请极大地提升了图像去雪任务的精度和效率。

本发明授权图像去雪系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像去雪系统，其特征在于，包括输入映射模块、第一特征融合组件至第六特征融合组件、第一下采样模块、第二下采样模块、第一上采样模块、第二上采样模块、第一跳转连接模块、第二跳转连接模块以及输出映射模块； 其中，所述输入映射模块连接所述第一特征融合组件，所述第一特征融合组件与第二特征融合组件之间通过所述第一下采样模块连接，所述第二特征融合组件与第三特征融合组件之间通过所述第二下采样模块连接，第三特征融合组件与第四特征融合组件连接，并且所述第四特征融合组件与第五特征融合组件之间依次通过所述第一上采样模块和所述第一跳转连接模块连接，所述第五特征融合组件与所述第六特征融合组件之间依次通过所述第二上采样模块和所述第二跳转连接模块连接，所述第六特征融合组件连接所述输入映射模块； 其中，所述输入映射模块被配置成用于接收输入的有雪图像并将所述有雪图像映射为具有多通道特征的映射特征图，以输出至所述第一特征融合组件； 所述第一特征融合组件至所述第六特征融合组件各自包括： 特征提取模块，其被配置成对向其输入的特征图进行特征提取，输出提取的特征图；以及多尺度条状自适应特征融合模块，其被配置成根据所述特征提取模块提取的特征图自适应地实现多尺度感受野特征融合，并输出融合特征图；所述多尺度条状自适应特征融合模块包括第一条状自适应特征融合模块和第二条状自适应特征融合模块；所述第一条状自适应特征融合模块包括串联连接的第一水平条状自适应特征融合模块和第一竖直条状自适应特征融合模块，所述第二条状自适应特征融合模块包括串联连接的第二水平条状自适应特征融合模块和第二竖直条状自适应特征融合模块； 所述第一下采样模块和所述第二下采样模块各自被配置成对向其输入的特征图进行下采样，并输出下采样特征图； 所述第一上采样模块和所述第二上采样模块各自被配置成对向其输入的特征图进行上采样，并输出上采样特征图； 所述第一特征融合组件和所述第二特征融合组件被配置成将输出的所述融合特征图分别进一步发送到所述第二跳转连接模块和所述第一跳转连接模块，所述第一跳转连接模块和所述第二跳转连接模块各自被配置成对所述融合特征图和所述上采样特征图在通道维度进行拼接，并输出跳转连接特征图；并且所述输出映射模块被配置成对来自所述第六特征融合组件的所述融合特征图进行卷积操作，将卷积后得到的残差图像与输入的所述有雪图像进行叠加，以输出目标无雪图像，其中，所述残差图像指示有雪图像和无雪图像的对应像素点之间的像素差值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西湖大学，其通讯地址为：310030 浙江省杭州市西湖区墩余路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。