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用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络
1
作者
李克文
姚贤哲
+1 位作者
蒋衡杰
刘文龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期182-189,共8页
针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一...
针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一个多分支特征聚合模块。通过数据增强构建一个雨线和雨滴混合数据集(RDRS),提升现实世界复杂场景中图像去雨算法的效果。对4个公开数据集和RDRS数据集的广泛实验结果表明,所提模型取得均高于MPRNet等主流网络的峰值信噪比和结构相似度。
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关键词
深度学习
图像去
雨
核预测网络
计算机视觉
混合雨模式
图像过滤
注意力机制
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题名
用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络
1
作者
李克文
姚贤哲
蒋衡杰
刘文龙
机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期182-189,共8页
基金
国家自然科学基金重大基金项目(51991365)
山东省自然科学基金项目(ZR2021MF082)。
文摘
针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一个多分支特征聚合模块。通过数据增强构建一个雨线和雨滴混合数据集(RDRS),提升现实世界复杂场景中图像去雨算法的效果。对4个公开数据集和RDRS数据集的广泛实验结果表明,所提模型取得均高于MPRNet等主流网络的峰值信噪比和结构相似度。
关键词
深度学习
图像去
雨
核预测网络
计算机视觉
混合雨模式
图像过滤
注意力机制
Keywords
deep learning
image deraining
kernel predict network
computer vision
mixed rain pattern
image filtering
attention mechanism
分类号
TP391 [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
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1
用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络
李克文
姚贤哲
蒋衡杰
刘文龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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