【摘 要】
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雨水是室外比较常见的天气现象。在雨水条件下,光的散射和能见度下降,导致计算机视觉算法会受到不同程度的干扰。为了进一步降低雨水给计算机视觉算法带来的影响,本文提出一
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雨水是室外比较常见的天气现象。在雨水条件下,光的散射和能见度下降,导致计算机视觉算法会受到不同程度的干扰。为了进一步降低雨水给计算机视觉算法带来的影响,本文提出一种基于改进的残差网络的单幅图像去雨方法。该方法结合了图像处理传统方法和深度学习的方法,首先通过传统方法对有雨图像进行稀疏化,将稀疏化后的图像作为输入,由残差网络学习稀疏化后的图像特征,接着对网络进行训练,最终的网络可以有效的去除雨线。实验结果表明:本文提出的方法可以有效地去除雨线。同时,残差网络学习稀疏化的图像特征,可以大大提升网络的训练效率。
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