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激光与光电子学进展
ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图
2021年第58卷第04期24页
基于多流扩张残差稠密网络的图像去雨算法
录用时间:2020-09-25
论文栏目
10
作者单位
1 中北大学
2 山西省太原市 中北大学907信箱 信息与通信工程学院0605Y9班
论文摘要
针对传统图像去雨方法未考虑多尺度雨条纹以及图像去雨后细节信息丢失的问题,提出了一种基于多流扩张残差稠密网络的图像去雨算法,利用导向滤波器将图像分解为基础层和细节层,通过直接学习含雨图像细节层和无雨图像细节层的残差来训练网络,缩小映射范围。采用3条带有不同扩张因子的扩张卷积对细节层进行多尺度特征提取,获得更多上下文信息,提取复杂多向的雨线特征;同时,利用扩张残差密集块作为网络的参数层,加强特征传播,扩大接受域。在合成数据集和真实图片上的实验表明,该算法能有效去除不同密度的雨条纹,并较好地恢复了图像细节信息。通过对比其他算法也证明了所提的算法在主观效果和客观指标上都取得了提升。
引用本文
王薇薇, 翟亚宇, 陈平, 曹凤才. 基于多流扩张残差稠密网络的图像去雨算法[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(04): 24. 
DOI:10.3788/lop58.041024
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