matlab代码影响ResDerainNet
使用残留深度学习(ICIP'18)去除单幅图像的雨水
[]
大多数户外视觉系统可能会受到阴雨天气的影响。
在本文中,我们从单个图像中解决了除雨问题。
由于低频层中信息的忽略,一些现有的去雨方法遭受色调变化。
其他人则没有假设足够多的雨天图像模型。
为了解决这些问题,我们提出了一种称为ResDerainNet的残留深度网络体系结构。
基于深度卷积神经网络(CNN),我们从数据中学习了雨天图像和残差图像之间的映射关系。
此外,为了进行训练,我们考虑了各种降雨模型来合成降雨图像。
具体来说,我们主要关注复合模型以及降雨条纹的方向和尺度。
实验表明,我们提出的模型适用于各种图像。
与最先进的方法相比,我们提出的方法在合成图像和现实图像上均能达到更好的效果。
引文
如果使用此代码,请引用本文。
@INPROCEEDINGS{8451612,
author={T.
{Matsui}
and
T.
{Fujisawa}
and
T.
{Yamaguchi}
and
M.
{Ikehara}},
booktitle={2018
25th
IEEE
Inte
2022-04-05 21:09:39
9.55MB
系统开源
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