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多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法
被引量：
10
1
作者
郭继昌
郭昊
郭春乐
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期185-191,共7页
雨天气会影响户外拍摄图像质量,模糊和覆盖图像信息.为提高受雨天气影响的户外拍摄图像的清晰度,恢复图像特征信息,提高很多计算机视觉算法在雨天气条件下的准确性,提出一种基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法.首先建立多尺度卷...
雨天气会影响户外拍摄图像质量,模糊和覆盖图像信息.为提高受雨天气影响的户外拍摄图像的清晰度,恢复图像特征信息,提高很多计算机视觉算法在雨天气条件下的准确性,提出一种基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法.首先建立多尺度卷积神经网络网络结构,通过多尺度卷积提取图像信息,用于去除雨线和重建图像,然后结合雨线在图像中的低饱和度、高亮度的特征,对网络进行训练,获取网络最优参数值,最终得到可以有效去除雨线的卷积神经网络.实验结果表明:提出的方法相较于现有算法有更好的雨线去除效果,并且可以更好地保持图像的原有信息,避免图像模糊现象.同时,利用多尺度卷积提取图像特征信息可以使特征信息更加丰富,有利于提升卷积神经网络的去雨能力.
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关键词
图像特征信息
计算机视觉算法
图像去雨
多尺度卷积神经网络
低饱和度、高亮度
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职称材料
题名
多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法
被引量：
10
1
作者
郭继昌
郭昊
郭春乐
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期185-191,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(2014CB340400)
文摘
雨天气会影响户外拍摄图像质量,模糊和覆盖图像信息.为提高受雨天气影响的户外拍摄图像的清晰度,恢复图像特征信息,提高很多计算机视觉算法在雨天气条件下的准确性,提出一种基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法.首先建立多尺度卷积神经网络网络结构,通过多尺度卷积提取图像信息,用于去除雨线和重建图像,然后结合雨线在图像中的低饱和度、高亮度的特征,对网络进行训练,获取网络最优参数值,最终得到可以有效去除雨线的卷积神经网络.实验结果表明:提出的方法相较于现有算法有更好的雨线去除效果,并且可以更好地保持图像的原有信息,避免图像模糊现象.同时,利用多尺度卷积提取图像特征信息可以使特征信息更加丰富,有利于提升卷积神经网络的去雨能力.
关键词
图像特征信息
计算机视觉算法
图像去雨
多尺度卷积神经网络
低饱和度、高亮度
Keywords
image feature information
computer vision algorithm
rain streaks removal
multi-scale convolutional neural network
low saturation and high intensity
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法
郭继昌
郭昊
郭春乐
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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职称材料
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参考文献
引证文献
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