公开(公告)号：CN111861926B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202010722071.8

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 ,  尤俣良

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

Abstract: 本发明提出了一种基于空域组增强机制与长短时记忆网络的图像去雨方法，首先使用膨胀卷积模块提取多尺度的特征信息，并采用空域组增强模块检测条纹信息，然后引入长短时记忆神经网络传播不同阶段深度特征的依赖性关系，最后利用残差密集块提取丰富的局部特征信息来进一步地提升复原图像的质量。本发明方法在图像去雨上有更优的视觉效果，更好地保持了图像的原有信息，进一步解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留，避免图像出现模糊现象，而且该方法在定量指标上超过了目前先进的对比方法。

公开(公告)号：CN111861926A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010722071.8

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 ,  尤俣良

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于空域组增强机制与长短时记忆网络的图像去雨方法，首先使用膨胀卷积模块提取多尺度的特征信息，并采用空域组增强模块检测条纹信息，然后引入长短时记忆神经网络传播不同阶段深度特征的依赖性关系，最后利用残差密集块提取丰富的局部特征信息来进一步地提升复原图像的质量。本发明方法在图像去雨上有更优的视觉效果，更好地保持了图像的原有信息，进一步解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留，避免图像出现模糊现象，而且该方法在定量指标上超过了目前先进的对比方法。