[发明专利]基于多尺度密集混合注意力神经网络的图像去雨方法在审
| 申请号： | 202010729947.1 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN112102176A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 李洽;彭振桓 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度密集混合注意力神经网络的图像去雨方法，包括以下步骤：构建多尺度密集混合注意力神经网络，包括顺序连接的进入模块、多个密集注意力模块、退出模块、全连接操作单元以及负残差还原操作单元，两两相邻的密集注意力模块之间设置一转接层；将含雨图像输入多尺度密集混合注意力神经网络，进行初始特征提取；密集注意力模块对初始特征处理；对密集注意力模块输出的特征经转接层变为和初始特征相同维度大小的特征；全连接操作与负残差还原操作，最后输出无雨清晰图像。基于本发明，可以充分地去除含雨图像中的雨纹，并且较好的保留图像中的背景信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 密集 混合 注意力 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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