【摘 要】
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单幅图像去雨在计算机视觉领域中是一项具有挑战性的任务,且在恶劣有雨环境中获得的图像会影响后续高级视觉任务的性能,因此提出一个高质量的模型来解决图像去雨问题至关重要。本文首先提出一个新颖的密集特征金字塔网格网络（DFPGNet）来解决单幅图像去雨问题。不同于以往的特征金字塔方法,本文提出的密集特征金字塔网格（DFPG）模块采用多路径和多尺度方法,使得DFPG能够融合五个来自不同路径和不同尺度的特征并
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单幅图像去雨在计算机视觉领域中是一项具有挑战性的任务,且在恶劣有雨环境中获得的图像会影响后续高级视觉任务的性能,因此提出一个高质量的模型来解决图像去雨问题至关重要。本文首先提出一个新颖的密集特征金字塔网格网络（DFPGNet）来解决单幅图像去雨问题。不同于以往的特征金字塔方法,本文提出的密集特征金字塔网格（DFPG）模块采用多路径和多尺度方法,使得DFPG能够融合五个来自不同路径和不同尺度的特征并通过密集融合连接将当前层的特征和之前所有路径层的输出特征相融合,以此来获得浅层和深层的特征信息,促使该模块具有更强的特征学习能力。通过大量实验证明DFPGNet 比其他先进的方法具有更好的去雨表现。目前大多数方法都依赖于有监督的合成数据集,然而在真实场景下人们获得的大多数都是不成对的图像（没有相应的干净无雨图像）。在此情形下图像间缺少有效的约束条件,因此使用无监督数据训练模型来移除雨线是一个具有挑战性的任务。为解决上述问题,本文在DFPGNet的基础上提出一个半监督循环生成对抗网络（SSCGNet）来解决图像去雨问题。SSCGNet使用CycleGAN的方法,其中两个生成网络分别用来生成无雨图像和有雨图像,两个判别网络促使生成网络生成更真实的图像。除了常用的网络约束以外,图像HSV颜色空间先验知识被引入用来约束没有监督的真实有雨图像,从而不需要真实的无雨图像做监督。通过实验证明本文提出的SSCGNet能够取得较好的去雨表现。此外,大部分深度学习方法都是端到端的学习无雨图像或者只是简单应用加性模型来端到端学习雨线图,但是雨水成像的物理模型对图像去雨任务也是至关重要的。因此,本文在SSCGNet的基础上进一步提出一个基于物理模型的图像半监督去雨网络（SSPM-Net）。SSPM-Net包括两个子网络,分别用来粗略估计无雨图像和估计深度图像,然后通过物理模型O（x）=I（x）[1-R（x）-A（x）]+R（x）+A0A（x）重建精细的无雨图像。通过实验证明,本文提出的模型相比其他半监督方法能够在去雨任务上取得更优异的表现。
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