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去雨算法的PYTHON实现， Rain streaks can severely degrade the visibility, which causes many current computer vision algorithms fail to work. So it is necessary to remove the rain from images. We propose a novel deep network architecture based on deep convolutional and recurrent neural networks for single image deraining. As contextual information is very important for rain removal, we first adopt the dilated convolutional neural network to acquire large receptive field. To better fit the rain removal task, we also modify the network. In heavy rain, rain streaks have various directions and shapes, which can be regarded as the accumulation of multiple rain streak layers. We assign different alpha-values to various rain streak layers according to the intensity and transparency by incorporating the squeeze-and-excitation block. Since rain streak layers overlap with each other, it is not easy to remove the rain in one stage. So we further decompose the rain removal into multiple stages. Recurrent neural network is incorporated to preserve the useful information in previous stages and benefit the rain removal in later stages. We conduct extensive experiments on both synthetic and real-world datasets. Our proposed method outperforms the state-of-the-art approaches under all evaluation metrics.

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《Spark 编程基础 》 教材讲义 厦门大学计算机科学系 林子雨 PPT 版本号：2018 年1月

该软件是matlab编写的，可以用来进行数据的雨流处理，能对非典型谱段的数据进行雨流，并能处理错误数据。程序中有中文注解，很容易看懂。

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芝加哥雨型生成器，SWMM，可导出数据 芝加哥合成暴雨过程线是Keifer和Chu提出的一种合成雨量过程线。这种雨型也就是常说的芝加哥雨型。他们推荐用均匀降雨相同平均强度的暴雨生成雨量过程线，并且在所选择的时间内造峰，造峰之前的湿度条件与产生最大径流强度有关。雨量过程线的形状对任何暴雨历时的降雨均适用，只是平均强度不同。 芝加哥雨型对一个地区降雨的研究有很重要的意义。芝加哥雨型生成器就是生成芝加哥雨型曲线的软件工具。 她有如下特性： ü 输入简便，可以直接按暴雨强度原样输入； ü 直接生成历时内的强度曲线和累计雨量柱状图； ü 曲线可以直接以多种格式图片（BMP、JPG、PNG）导出； ü 计算数据可以以多种格式（DOC、XLS）导出，并可以生成计算书； ü 支持鼠标在曲线上移动时，直接定位数据位置。 本软件是绿色软件，下载下来的文件是以ZIP为结尾的压缩文件，用winRAR、winZIP、7ZIP等解压软件解压到任意文件夹，运行文件夹中的可执行文件即可。 卸载很简单，直接删除此软件即可。 升级程序，只需要直接删除旧程序，解压新版本就可以。

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