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题名多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法研究
被引量:2
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作者
马婧婧
黄煜峰
陈翔
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第3期561-565,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61901284)资助
辽宁省教育厅项目(JYT2020030)资助。
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文摘
雨天环境会造成图像模糊、变形,大幅降低图像质量,对于后续的图像分析和应用造成严重影响.单幅图像的去雨算法研究成为热点,然而现有算法存在过度平滑、颜色失真和复杂雨水图像复原能力差等诸多问题,去雨问题难以有效解决.本文提出一种新颖的多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法.首先,针对雨的特征复杂多样的特点,采用多尺度沙漏网络结构,提取并融合多尺度的雨线特征;其次,在沙漏网络内部,引入残差密集模块,使特征在不同级别网络中实现传递和复用,最大限度的提取细节特征和增强网络表达能力;最后,针对雨水不均匀分布的特点,在残差密集网络基础上加入注意模块,提高算法在空间和通道方面特征提取能力,能够处理复杂的雨天图像.实验结果表明,本方法相较于现有算法,能够更好的去除雨线,并且能够最大程度的保留图像细节和颜色信息.
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关键词
单幅图像去雨
多尺度沙漏网络
残差密集模块
注意力机制
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Keywords
single image deraining
multiscale hourglass network
residual dense module
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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