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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去雨研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-20 04:46
  在許多應(yīng)用中,例如視頻監(jiān)控,無(wú)人駕駛汽車,室外體育賽事直播等等,雨天條件所導(dǎo)致的圖像和視頻不清晰的問(wèn)題給圖像修復(fù)帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn),很大程度上限制了計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能。因此,開(kāi)發(fā)能夠自動(dòng)去除這些影響圖像質(zhì)量的算法是十分重要的。本文討論了從單幅圖像中去除雨水條紋的問(wèn)題,之前人們提出了各種各樣的方法,但是都有一些缺陷,現(xiàn)有的單一圖像去除雨方法的主要局限之一是它們被設(shè)計(jì)用于處理某些類型或者某種雨天條件的雨天圖像,并且它們沒(méi)有有效地將各種形狀,尺度和雨滴密度考慮到它們的算法中。為了解決這些問(wèn)題,基于深度學(xué)習(xí)理論,研究并且提出了兩種不同的單幅去雨方法,取得了較好的效果。本文主要的研究工作具體如下:首先,本文提出了基于條件生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成了更符合真實(shí)條件的新的數(shù)據(jù)集,結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理方法仿射變換合成雨密度,雨的方向和尺寸不一樣的有雨圖像數(shù)據(jù)集。通過(guò)這些人工合成數(shù)據(jù)集的方法,為去雨訓(xùn)練提供了豐富的樣本,雖然訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的雨景圖片是合成的,但能很好的訓(xùn)練去雨網(wǎng)絡(luò),而且能很好地應(yīng)用到真實(shí)的雨天圖像。其次,本文提出了一種去雨方法,該方法是基于HSI的空間變換,將雨圖像從RGB映射到HSI空間,在基于密集連接...

【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖4-2RGB與HSI模型示意圖

圖4-2RGB與HSI模型示意圖

圖4-2RGB與HSI模型示意圖Fig.4-2RGBandHSImodeldiagramGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間包括幾何推導(dǎo)算法、坐標(biāo)為經(jīng)典的幾何推導(dǎo)算法具體為:RGB值:=,=,=....


圖2-2帶填充的卷積操作

圖2-2帶填充的卷積操作

第2章單幅圖像去雨研究相關(guān)原理10基于深度學(xué)習(xí)的去雨方法若僅使用簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎只能獲得雨圖中的線形特征,因此去雨性能受到了嚴(yán)重的影響,此時(shí)激活函數(shù)的重要之處凸顯出來(lái),可以有效完成非線性雨相關(guān)特征的提取,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的去雨性能和實(shí)際應(yīng)用的泛化性能。圖2-2帶填充的卷積操作常用于....



本文編號(hào):3978981

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