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一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法
1
作者
陈铭
赵嘉
+2 位作者
侯家振
韩龙哲
谭德坤
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期83-91,共9页
针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图...
针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图像细节信息和二维信号空间信息的重构;其次,引入马尔可夫鉴别器在图像补丁层次上进行惩罚,去除生成图像中的伪影;最后,提出一种新的精细化损失函数参与训练网络模型,进一步增强模型的去雨深度。采用峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价标准,实验结果表明,该方法在现实雨图和合成雨图的去雨处理上都有良好的表现,基本还原了图像细节内容,并保证了较高的视觉质量。
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关键词
图像去雨
生成对抗网络
卷积自编码
马尔可夫鉴别器
峰值信噪比
结构相似性
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职称材料
题名
一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法
1
作者
陈铭
赵嘉
侯家振
韩龙哲
谭德坤
机构
南昌工程学院信息工程学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期83-91,共9页
基金
国家自然科学基金(52069014)
江西省重点研发计划项目(20192BBE50076,20203BBGL73225)。
文摘
针对传统的图像去雨方法存在去雨图像失真、生成伪影等问题,提出一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法。首先,该方法采用卷积自编码组成生成器网络,使用对称跳跃连接提高生成器网络的训练效率和收敛性能,实现对图像细节信息和二维信号空间信息的重构;其次,引入马尔可夫鉴别器在图像补丁层次上进行惩罚,去除生成图像中的伪影;最后,提出一种新的精细化损失函数参与训练网络模型,进一步增强模型的去雨深度。采用峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价标准,实验结果表明,该方法在现实雨图和合成雨图的去雨处理上都有良好的表现,基本还原了图像细节内容,并保证了较高的视觉质量。
关键词
图像去雨
生成对抗网络
卷积自编码
马尔可夫鉴别器
峰值信噪比
结构相似性
Keywords
image rain removal
generative adversarial network
convolutional autoencoder
PatchGAN
peak signal to noise ratio
structural similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
一种结合卷积自编码和补丁惩罚的生成对抗网络单图像去雨方法
陈铭
赵嘉
侯家振
韩龙哲
谭德坤
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
0
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