典型文献
多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法
文献摘要：
雨天等恶劣天气将造成图像质量的严重退化,进而影响计算机视觉算法的准确性.为了更好地提取多尺度雨痕特征,恢复图像含有的重要细节信息,提出一种基于多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法.首先利用混洗操作将单一分辨率输入图像转化为多空间分辨率的输入图像,在低空间分辨率中使网络迅速扩大接受场,而在高空间分辨率下提取更加精细的雨痕特征,并将低分辨率提取的雨痕特征自上而下地聚合到高空间分辨率中,引导网络提取多尺度雨痕信息;然后采用多分辨率特征增强块细化不同分辨率下图像的细节,防止去雨图像中的细节损失或模糊,利用局部残差密集连接和挤压-激励网络增强网络的特征提取能力和效率;最后采用构造的混合损失函数,在获取较高评价指标数值的同时提高人类对去雨图像的视觉感知.实验结果表明,所提方法在Rain100H,Rain100L,Rain12合成数据集和真实雨数据集上取得显著的去雨效果,与现有方法比较,该方法的定性指标和定量指标得到明显提升,具有较高的细节保持度.
文献关键词：
单幅图像去雨;混洗操作;多空间分辨率;残差网络
中图分类号：
作者姓名：
谢强强;张海;盖杉
作者机构：
南昌航空大学信息工程学院 南昌 330063;江西省图像处理与模式识别重点实验室 南昌 330063
文献出处：
引用格式：
[1]谢强强;张海;盖杉-.多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(02):232-244
A类：
混洗操作,多空间分辨率,Rain12
B类：
多分辨率,上下文,聚合网络,单幅图像去雨,雨天,恶劣天气,成图,图像质量,计算机视觉算法,雨痕,细节信息,低空,高空间分辨率,低分辨率,征自,合到,特征增强,下图,残差密集连接,特征提取能力,混合损失函数,视觉感知,Rain100H,Rain100L,合成数据集,方法比较,定性指标,定量指标,细节保持,残差网络
AB值：
0.240859
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