[发明专利]一种基于深度学习和模型驱动的单图去雨方法有效
| 申请号： | 202010260550.2 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111462014B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 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深度学习和模型驱动的单图去雨方法，首先预处理图像数据得到雨图和对应的干净无雨图；然后建立单图雨卷积字典模型和相应优化问题；接着利用近端梯度方法设计只包含简单运算的迭代求解算法，将迭代更新过程分解成若干个子迭代步骤并一一对应展开成网络模块，建立单图雨卷积字典网络(RCDNet)；将预处理后的雨图传入RCDNet进行迭代训练，通过反向优化算法迭代更新RCDNet，使得网络的输出结果逐渐逼近预处理后的干净无雨图，得到训练模型；准备待测试的雨图，加载训练好的模型，将该雨图输入RCDNet进行前向计算，网络的输出结果就是该测试雨图对应的去雨图像。本发明不仅大幅度提高了当前单图去雨技术的去雨性能并且具有明显的可解释性和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 驱动 单图去雨 方法 | ||
【主权项】：
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