多通道多尺度的注意力机制单幅图像去雨方法

为了去除受雨天天气影响而出现在图像中的雨纹和雨线,本文提出了一种基于多通道多尺度的注意力机制单幅图像去除雨纹和雨线的方法,通过多尺度特征提取与网络融合,提取多尺度卷积神经网络不同通道的雨纹和雨线特征。首先利用双边滤波进行图像分解;然后对低频部分进行多尺度的特征提取与融合,并且使用区域注意力进一步提取图像的特征信息,同时对高频部分利用多尺度特征提取的卷积神经网络进行特征学习;最后将2部分相加,得到了去除雨纹和雨线更彻底的清晰图像,在合成数据集和真实数据集上分别与其他去雨方法进行对比分析。分析结果表明:本文去除雨纹和雨线后得到的图像更加清晰,并且图像的部分区域细节丢失更少,本文方法提升了去雨后的图像质量,从而改善了该方法在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的应用效果和性能。