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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨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：CN116433504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310189148.3，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨方法是由傅予力;夏君君;蔡磊;向友君;霍万良;张颖;王鹏程设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨方法，包括：选择数据集中的训练集，得到m对图像作为训练样本；构建自校准网络，所述自校准网络包括输入层、多个结构相同的自校准模块以及相应的输出层；构建不确定性损失函数实现去雨不确定性最小化，联合雨残差损失函数及恢复损失函数优化自校准网络；将训练样本输入优化后的自校准网络，得到最优去雨模型；选择数据集中的测试集，将测试样本输入到最优去雨模型中得到最终的去雨图像。本方法解决现有多尺度去雨网络容易丢失图像空间信息的问题。

本发明授权一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自校准网络的不确定性最小化去雨方法，其特征在于，包括： 选择数据集中的训练集，将训练集中的有雨图像以及对应地无雨图像缩放为h×w大小，得到m对图像作为训练样本； 构建自校准网络，所述自校准网络包括输入层、多个结构相同的自校准模块以及相应的输出层； 构建不确定性损失函数实现去雨不确定性最小化，联合雨残差损失函数及恢复损失函数优化自校准网络； 将训练样本输入优化后的自校准网络，得到最优去雨模型； 选择数据集中的测试集，将原有雨图像以及对应的无雨图像缩放为h×w大小作为测试样本；将测试样本输入到最优去雨模型中得到最终的去雨图像； 所述多个结构相同的自校准模块依次级联，每个自校准模块对应一个输出层； 所述自校准模块定义如下： 其中，表示第i-1个自校准模块的输出特征，表示自校准模块中卷积核大小为3的两层卷积层的输出特征，表示Sigmoid激活函数，表示空间注意力机制，表示通道注意力机制，表示像素级加和，表示像素级乘积； 所述空间注意力机制是每个位置生成0或1权重掩码然后进行加权，增强感兴趣的目标区域同时弱化不相关的背景区域，具体实现如下： 其中，表示输入特征F的通道数，Fcp，q表示特征F在通道c的位置，表示不同通道的相同位置的值加和的结果，表示空间注意力机制的输出特征； 通道注意力机制是为了建模出不同通道之间的相关性，获得每个通道不同的重要程度，再为每个通道赋予不同的权重系数，实现强化重要的特征抑制非重要的特征，具体实现如下： 其中，表示全局平均池化，FC表示全连接层，表示通道注意力机制的输出特征。

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