[发明专利]一种图像去雨方法、装置、可读存储介质及终端设备有效
申请号: | 201910303078.3 | 申请日: | 2019-04-16 |
公开(公告)号: | CN110163813B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 王磊;相鹏;程俊;吴福祥;康宇航 | 申请(专利权)人: | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人: | 郭鸿 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像去雨方法、装置、可读存储介质及终端设备。本发明提供的方法包括:获取带雨图像;将带雨图像输入至训练完成的生成对抗网络模型,得到生成对抗网络模型输出的带雨图像去雨后的清晰图像;其中,生成对抗网络模型包括设置为对抗式训练的生成模型与判别模型,生成模型为利用从第二图像中提取的特征对第一图像进行特征监督训练所得到的全卷积网络模型,第一图像为第一训练带雨图像,第二图像为与第一训练带雨图像对应的第一训练清晰图像,以通过清晰图像的特征监督来进行生成对抗网络模型的训练,从而优化生成对抗网络模型的特征提取功能,提高对图像原有纹理特征的提取准确性,提高图像的去雨效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 图像 方法 装置 可读 存储 介质 终端设备 | ||
【主权项】:
1.一种图像去雨方法,其特征在于,包括:获取带雨图像;将所述带雨图像输入至训练完成的生成对抗网络模型,得到所述生成对抗网络模型输出的所述带雨图像去雨后的清晰图像;其中,所述生成对抗网络模型包括设置为对抗式训练的生成模型与判别模型,所述生成模型为利用从第二图像中提取的特征对第一图像进行特征监督训练所得到的全卷积网络模型,所述第一图像为第一训练带雨图像,所述第二图像为与所述第一训练带雨图像对应的第一训练清晰图像。
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