典型文献
渐进式多尺度特征融合的图像去镜头雨滴方法
文献摘要：
针对附着在镜头上的雨滴会造成图像退化和背景信息丢失问题,提出一种渐进式多尺度特征融合的单幅图像去镜头雨滴的方法,以采样至不同尺度的镜头雨滴附着图像为输入,通过重复堆叠的残差模块和循环神经网络进行渐进式雨滴特征提取,捕获从局部到全局的雨滴特征信息,在不同空间维度上探索互补的信息来更好地表征尺寸形状多变、位置随机分布的雨滴,对多尺度的雨滴特征进行融合,最后按照线性叠加物理模型恢复出清晰背景图像.使用公开数据集进行训练得到去镜头雨滴模型,在其测试集以及真实采集的镜头雨滴附着图像上进行了测试,在量化指标和可视化结果方面都取得了较好的效果,并表现出良好的泛化性能.
文献关键词：
图像去雨滴;图像重建;多尺度特征融合;卷积神经网络;循环神经网络
中图分类号：
作者姓名：
曹敏;梅天灿
作者机构：
武汉大学电子信息学院,武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]曹敏;梅天灿-.渐进式多尺度特征融合的图像去镜头雨滴方法)[J].激光杂志,2022(01):81-87
A类：
图像去雨滴
B类：
渐进式,多尺度特征融合,镜头,头上,成图,背景信息,信息丢失,单幅图像,不同尺度,堆叠,残差模块,循环神经网络,特征信息,空间维度,随机分布,线性叠加,物理模型,复出,出清,背景图,公开数据集,练得,测试集,量化指标,泛化性能,图像重建
AB值：
0.281083
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