基于深度密集连接控制网络的单幅图像去雨

• 作者: 刘佳 安鹤男 张昌林 李蔚 涂志伟
• 来源期刊: 电子技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: 单幅图像去雨 深度学习 卷积神经网络 密集连接
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.200400

摘要

雨线造成的图像质量退化严重影响图像有效应用及计算机视觉算法,因此图像去雨十分必要.目前主流的深度学习去雨方法仅对单一尺寸的雨线有效,并且存在雨线去除不完全、模糊背景等问题.针对以上难点,提出了基于深度密集连接控制网络的单幅图像去雨算法.通过引入多尺度特征网络加强对不同尺寸雨线的提取能力,引入注意力机制模块提升对有雨区域的关注度,引入密集连接控制网络以完整表示雨线特征.实验表明,该方法在合成数据集以及真实数据集对比主流去雨方法效果均有提升.