[发明专利]一种基于结构化残差学习的单图去雨方法有效
| 申请号： | 202010260462.2 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111462013B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 孟德宇;王红;谢琦;赵谦 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于结构化残差学习的单图去雨方法，通过多分支并行的编译码网络模块很好地提取多尺度残差雨层。首先，对图像数据预处理得到雨图和对应的干净无雨图；然后，根据雨图的生成机制，建立单图去雨模型；接着，根据雨条的先验特性，建立多尺度编译码网络(MSEDNet)；之后，将预处理后的雨图传入MSEDNet，根据训练损失函数，通过反向优化算法迭代更新MSEDNet，使得网络的输出结果逐渐逼近预处理后的干净无雨图，当达到设定的迭代次数时，保存此时的网络参数，即为训练模型；最后进入网络测试阶段，准备待测试的雨图，加载训练模型，将该雨图输入MSEDNet进行前向计算，网络的输出结果即测试雨图对应的去雨图像。本发明具有较强的去雨性能和较好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 化残差 学习 单图去雨 方法 | ||
【主权项】：
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