[发明专利]基于卷积神经网络的上下文聚合残差单幅图像去雨方法有效
| 申请号： | 202010965496.1 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112184573B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 石争浩;高蒙蒙 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 弓长 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于卷积神经网络的上下文聚合残差单幅图像去雨方法，包括以下具体步骤，步骤1：预处理图像；步骤2：构建卷积神经网络模型；步骤3：采用步骤1得到的预处理后的图像对步骤2得到的卷积神经网络模型进行训练，得到去雨卷积神经网络模型，利用损失函数对去雨卷积神经网络模型进行约束，然后反向传播进行参数更新，得到训练好的去雨网络模型；步骤4：将待处理有雨的图像输入所述训练好的去雨网络模型中，最终输出去雨后的图像。由于使用构建卷积神经网络模型，获得更加明细的特征，获得更加丰富的细节，并且实施起来比较简单，图像去雨效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 上下文 聚合 单幅 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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