公开(公告)号：CN111861925B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202010721312.7

申请日：2020-07-24

Applicant: 南京信息工程大学滨江学院

Inventor： 李晨 ,  郭业才 ,  姚文强

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨方法，首先，构建基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨网络架构，包含6个模块，前五个模块每个模块中都包含门控循环单元、空间注意力模块和激活函数；模块1作为编码器，模块2到模块5中分别使用扩张因子为1、2、4和8的膨胀卷积，对应的接受域大小分别为5×5，9×9，17×17，33×33；模块6包含卷积层、通道注意力模块和激活函数，模块6后连接一个1×1的卷积层，作为解码器生成残差映射；然后，选择MSE和SSIM作为损失函数；最后对构建的网络架构进行训练。本发明地解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留和细节模糊的问题，在去除图像中雨线的同时保留了图像的细节部分，使得图像清晰度大幅提高。

公开(公告)号：CN111861925A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010721312.7

申请日：2020-07-24

Applicant: 南京信息工程大学滨江学院

Inventor： 李晨 ,  郭业才 ,  姚文强

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨方法，首先，构建基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨网络架构，包含6个模块，前五个模块每个模块中都包含门控循环单元、空间注意力模块和激活函数；模块1作为编码器，模块2到模块5中分别使用扩张因子为1、2、4和8的膨胀卷积，对应的接受域大小分别为5×5，9×9，17×17，33×33；模块6包含卷积层、通道注意力模块和激活函数，模块6后连接一个1×1的卷积层，作为解码器生成残差映射；然后，选择MSE和SSIM作为损失函数；最后对构建的网络架构进行训练。本发明地解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留和细节模糊的问题，在去除图像中雨线的同时保留了图像的细节部分，使得图像清晰度大幅提高。