【摘要】：雨天是常見的惡劣天氣,圖像受雨滴影響會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測、跟蹤等性能的降低。生成對抗網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和特征表達(dá)能力,將其與注意力機(jī)制相結(jié)合,可以根據(jù)注意力機(jī)制所關(guān)注的區(qū)域,以對抗訓(xùn)練的思想生成更高質(zhì)量的圖像,為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用提供了新的技術(shù)和手段。它在圖像的雨滴去除中,已取得較好效果。去除雨滴的影響,還原背景場景,將有利于圖像后續(xù)處理。為此,本文主要工作內(nèi)容如下:首先,本文對基于注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)的雨滴去除方法進(jìn)行分析,該方法將注意力機(jī)制與生成對抗網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,在進(jìn)行雨滴去除時(shí),采用雨滴圖像與干凈圖像相減來引導(dǎo)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)生成雨滴注意力圖,只關(guān)注了雨滴區(qū)域的恢復(fù),忽略了雨滴圖像中背景物體的邊緣結(jié)構(gòu),導(dǎo)致去雨之后的邊緣細(xì)節(jié)模糊。本文針對此不足,利用導(dǎo)向圖濾波獲取雨滴區(qū)域及邊緣信息,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)雨滴區(qū)域生成雨滴注意力圖,將雨滴注意力圖加入到生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練,并在模型中引入特征空間、像素空間上的損失,以調(diào)整雨滴去除效果的細(xì)節(jié),使得生成圖像更加清晰。分別在雨滴密集和稀疏的兩種情況下,將本文方法與其他去雨方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析比較。實(shí)驗(yàn)表明,本文優(yōu)化的去雨方法在視覺效果和客觀指標(biāo)上具有較好的效果。然后,將優(yōu)化后的雨滴去除方法應(yīng)用于視頻圖像去雨中�？紤]到視頻去雨的實(shí)效性與視頻相鄰幀之間的較小差異,本文對視頻分幀后,只對奇數(shù)幀進(jìn)行操作,先對雨滴視頻幀進(jìn)行壓縮,然后用優(yōu)化之后的注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)去雨方法進(jìn)行雨滴去除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法應(yīng)用到窗內(nèi)拍攝的雨滴視頻具有較好的雨滴去除效果。
【圖文】：

基于字典學(xué)習(xí)稀疏編碼的單幅圖像去雨方法對于雨條紋的去除有一定的效果，然逡逑而這些方法應(yīng)用于附著雨滴的單幅圖像效果卻不好，因?yàn)橛甑蜗侣鋾r(shí)的物理性質(zhì)逡逑和外觀與附著雨滴有很大的不同。圖１．１分別為下落雨滴和附著雨滴。逡逑（ａ）下落雨滴邐（ｂ）附著雨滴逡逑圖１．邋１雨滴圖像逡逑對于靜態(tài)的附著雨滴，Ｅｉｇｅｎ等人主要針對透過窗戶拍攝的雨滴圖像，通過逡逑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對雨滴圖像和對應(yīng)的干凈圖像提取特征，，學(xué)習(xí)如何將有雨圖像映逡逑射到干凈的圖像上，從而去除雨滴，然而只能處理較小雨滴。石曉晴Ｍｌ將雨滴檢逡逑２逡逑

圖２．邋１卷積的計(jì)算逡逑（３）激勵(lì)層。卷積層的計(jì)算是一種線性運(yùn)算，而激勵(lì)層主要對卷積層的輸出進(jìn)逡逑行一個(gè)非線性映射。激勵(lì)函數(shù)所在的層為激勵(lì)層，下面分別介紹Ｒｅｌｕ、Ｓｉｇｍｏｉｄ、逡逑
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號(hào)：2663316