【摘 要】
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由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务.目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流.然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息.为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨.第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合.该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征.第二
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108;中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所,福建 泉州 362216;福建(泉州)哈工大工程技术研究院,福建 泉州 362000
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由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务.目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流.然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息.为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨.第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合.该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征.第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征.整体模型易于实施,可以端对端训练.在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进.
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